ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERUSAHAAN RETAIL KECIL DALAM MENERIMA SISTEM PEMBAYARAN ELEKTRONIK (Studi Kasus Lima Propinsi di Indonesia)

1

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERUSAHAAN RETAIL KECIL DALAM MENERIMA SISTEM PEMBAYARAN ELEKTRONIK (Studi Kasus Lima Propinsi di Indonesia)

OLEH RAUDHATUL FEBRIYENNY H14102045

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2006

2

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERUSAHAAN RETAIL KECIL DALAM MENERIMA SISTEM PEMBAYARAN ELEKTRONIK (Studi Kasus Lima Propinsi di Indonesia)

Oleh RAUDHATUL FEBRIYENNY H14102045

Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2006

3

INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN ILMU EKONOMI Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang disusun oleh, Nama Mahasiswa

: Raudhatul Febriyenny

Nomor Regristrasi Pokok

: H14102045

Program Studi

: Ilmu Ekonomi

Judul Skripsi

: Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perusahaan Retail Kecil dalam Menerima Sistem Pembayaran Elektronik (Studi Kasus Lima Propinsi di Indonesia)

dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen

Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian

Bogor.

Menyetujui, Dosen Pembimbing,

Dr. Ir. Rina Oktaviani, M.S. NIP. 131 846 872 Mengetahui, Ketua Departemen Ilmu Ekonomi,

Dr. Ir. Rina Oktaviani, M.S. NIP. 131 846 872 Tanggal Kelulusan :

4

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH BENARBENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, Agustus 2006

Raudhatul Febriyenny H14102045

5

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Jakarta, 4 Februari 1984. Penulis merupakan anak kedua dari tiga bersaudara, dari keluarga Bapak Ahmad Nabhani (Alm) dan Ibu Elinur Djusar. Penulis memiliki seorang kakak yang bernama Real Chandra dan seorang adik yang bernama Chairul Octora. Penulis menempuh pendidikan pra sekolah di TK Melur pada tahun 1989. Pada tahun 1990 sampai tahun 1996 penulis melanjutkan pendidikan di SD Mekarsari II. Pada tahun 1996 sampai 1999 penulis melanjutkan pendidikan di SLTP Negeri 1 Cimanggis. Pada tahun 1999 penulis melanjutkan pendidikan di SMU Negeri 98 Jakarta dan lulus pada tahun 2002. Pada tahun yang sama, penulis melanjutkan jenjang pendidikan yang lebih tinggi dan diterima sebagai mahasiswa di Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI (Undangan Seleksi Masuk IPB). Selama menempuh pendidikan di IPB, penulis aktif di organisasi kemahasiswaan, seperti menjadi Bendahara Himpunan Profesi dan Peminat Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan (HIPOTESA) periode 2003/2004, panitia Dies Natalis IPB ke-40 tahun 2003 dan sebagai anggota HMI pada tahun 2005/2006.

6

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur kita panjatkan ke hadirat Allah SWT atas limpahan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan judul “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perusahaan Retail Kecil dalam Menerima Sistem Pembayaran Elektronik (Studi Kasus Lima Propinsi di Indonesia)”. Penulis menyadari dalam penulisan skripsi ini, banyak pihak yang telah memberikan saran, bimbingan, bantuan dan dukungan baik secara langsung maupun tidak langsung sejak awal penulisan sampai skripsi ini terselesaikan. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan rasa terima kasih kepada : 1. Kedua orang tua khususnya Ibunda atas kasih sayang dan pengorbanannya selama ini, kakak dan adik tercinta atas kasih sayang, doa dan dukungannya. 2. Dr. Ir. Rina Oktaviani, M.S. sebagai dosen pembimbing yang telah memberikan bantuan dan bimbingan kepada penulis selama mengerjakan skripsi ini. 3. Dr. Noer Azam Achsani sebagai dosen penguji yang telah memberikan saran dan kritik yang membangun sehingga dapat memaksimalkan penyelesaian skripsi ini. 4. Widyastutik, M.Si sebagai komisi pendidikan yang telah memberikan saran dan kritik yang membangun sehingga penulis dapat memaksimalkan hasil penulisan dalam skripsi ini. 5. Syamsul Hidayat Pasaribu, M.Si yang telah memberikan bimbingan dalam mempelajari regresi logistik. 6. Sahabat-sahabatku Nina, Selda, Wati, Indah, Dhika, Nilam atas kasih sayang, dukungan, kerja sama dan nasehatnya. 7. Ananda crews: Mooti, Diana, Pipit dan Mutia atas kritikan dan motivasinya.

7

8. Semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu per satu yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Akhir kata semoga karya ini dapat memberikan manfaat bagi semua pihak yang membutuhkan.

Bogor, Agustus 2006

Raudhatul Febriyenny H1410204

8

RINGKASAN

RAUDHATUL FEBRIYENNY. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perusahaan Retail Kecil dalam Menerima Sistem Pembayaran Elektronik (Studi Kasus Lima Propinsi di Indonesia) (dibimbing oleh RINA OKTAVIANI). Sistem pembayaran Indonesia selalu mengikuti kemajuan teknologi yang berkembang di negara-negara lain. Kebutuhan dari sistem pembayaran pun semakin meningkat, dimana saat ini keefisienan sistem pembayaran merupakan faktor utama dari kegiatan ekonomi yang dilakukan oleh masyarakat dan para pengusaha. Dengan sistem pembayaran yang efisien, transaksi yang terjadi di dalam dunia bisnis pun menjadi lebih mudah. Sekarang ini sistem pembayaran yang dianggap paling efisien adalah sistem pembayaran elektronik. Kegiatan ekonomi yang dilakukan dengan menggunakan alat elektronik ini hanya memerlukan setengah atau 50 persen dari biaya yang harus dikenakan pada paper based payment. Transaksi ATM (Automatic Teller Machine), kartu debit dan kartu kredit merupakan produk dari sistem pembayaran elektronik yang berbentuk kartu. Sedangkan sistem pembayaran yang mekanisme transaksinya dilakukan dengan cara pemindahan dana antar rekening bank dapat dilakukan dengan menggunakan alat elektronik dan juga jaringan internet. Dalam bisnis perdagangan, perusahaan-perusahaan dari berbagai sektor mengkaji berbagai kemungkinan yang ditawarkan oleh sistem-sistem pembayaran online melalui internet. Keuntungan dan keunggulan yang dimiliki oleh sistem pembayaran elektronik ini, membawa perusahaan-perusahaan untuk menerima sistem ini ketika bertransaksi, bahkan meluas sampai ke perusahaan retail atau pedagang eceran. Sejalan dengan perkembangan teknologi, cara ini semakin disukai oleh perusahaan-perusahaan tersebut. Walaupun tidak dapat dipungkiri bahwa sistem pembayaran elektronik ini memberikan resiko-resiko tertentu bagi pengguna dan penerimanya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi perusahaan retail kecil dalam menerima sistem pembayaran elektronik, dimana penelitian ini lebih difokuskan pada tiga produk sistem pembayaran yaitu kartu kredit, kartu debet dan transfer bank. Selanjutnya penelitian ini juga ditujukan untuk menganalisis seberapa besar peluang atau kemungkinan yang dihasilkan dari faktorfaktor tersebut terhadap penerimaan sistem pembayaran elektronik oleh perusahaan retail kecil. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Dimana data primer didapatkan dari hasil survei dengan menggunakan kuesioner pada lima propinsi di Indonesia, yaitu DKI Jakarta, Jawa Barat, Sumatera Utara, Lampung dan Bali terhadap 93 sampel perusahaan retail kecil. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah Random Stratified (Contoh Acak Berlapis) dengan lokasi perusahaan yang terletak di kota dan kabupaten. Data sekunder didapatkan dari literatur baik dari pustaka, majalah, internet dan sumber-sumber lainnya. Metode regresi logistik digunakan untuk mengestimasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap ketiga jenis produk sistem pembayaran tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk kartu kredit faktor-faktor yang berpengaruh adalah status

9

hukum perusahaan dengan peluang penerimaan sistem ini oleh perusahaan retail kecil berbadan hukum adalah dua kalinya dibandingkan yang tidak berbadan hukum dan jumlah tenaga kerja yang memiliki peluang bagi perusahaan yang menambah tenaga kerjanya dengan yang tidak menambah tenaga kerjanya adalah sama. Untuk kartu debet faktor-faktor yang berpengaruh nyata memiliki kesamaan dengan kartu kredit yaitu status hukum perusahaan dan jumlah tenaga kerja dengan peluang yang sama dengan kartu kredit. Penelitian selanjutnya adalah terhadap transfer bank yang memiliki karakteristik dan mekanisme dalam bertransaksi cukup berbeda dengan kedua produk sebelumnya. Dihasilkan bahwa faktor tingkat keamanan dari sistem transfer bank ini merupakan hal yang sangat berpengaruh terhadap penerimaan perusahaan, dimana peluang yang dihasilkan bagi perusahaan yang menganggap aman dalam melakukan transaksi dengan menggunakan transfer bank adalah delapan puluh kali dibandingkan perusahaan yang tidak menganggap aman untuk bertransaksi dengan cara transfer antar bank. Berdasarkan penelitian, keefisienan yang dicerminkan melalui tingkat keamanan mempengaruhi penerimaan sistem pembayaran yang dalam hal ini transfer bank. Oleh karena itu sebaiknya pihak perbankan mensosialisasikan sistem pembayaran elektronik, namun dengan lebih memperhatikan keuntungan atau keunggulan dari sistem pembayaran tersebut dengan cara mengutamakan peningkatan pelayanan dengan mengurangi resiko dalam bertransaksi sehingga perusahaan retail sebagai penerima merasa aman dalam melakukan kegiatan transaksinya. Kemudian untuk perusahaanperusahaan retail kecil sebagai merchant sebaiknya lebih banyak mencari informasi mengenai sistem pembayaran yang baik, agar nantinya tidak keliru dalam menerima sistem pembayaran. Dan juga agar mereka dapat lebih mengefisienkan kinerja mereka, sehingga nantinya perusahaan mereka dapat meningkatkan produktivitasnya. Informasi yang berhubungan dengan penelitian ini memiliki keterbatasan untuk mencapai maksimal, dikarenakan jumlah perusahaan dan sulitnya memperoleh data pada perusahaan. Oleh karena itu untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk menganalisis perkembangan perusahaan yang dapat menerima sistem pembayaran elektronik serta menganalisis faktor-faktor yang menjadi preferensi perusahaan retail besar dalam menggunakan sistem pembayaran elektronik (Electronic Payment System), sehingga dapat dilihat gambaran penggunaan sistem pembayaran elektronik pada perusahaan retail secara keseluruhan.

10

“ Dengan menyebut Nama Allah Yang Maha Pemurah lagi Maha Penyayang. Segala Puji bagi Allah, Tuhan semesta alam. Maha Pemurah lagi Maha Penyayang. Yang menguasai hari pembalasan. Hanya kepada Engkau-lah kami menyembah dan hanya kepada Engkaulah kami mohon pertolongan. Tunjukkanlah kami jalan yang lurus, (yaitu) jalan orang-orang yang telah Engkau Anugerahkan Nikmat kepada mereka; bukan (jalan) mereka yang dimurkai dan bukan (pula jalan) mereka yang sesat.” (Qs.Al-Fatihah,ayat 1-7)

Karya ini kupersembahkan untuk: Ayahanda(Alm), Ibunda, Kakanda dan Adinda tercinta

11

DAFTAR ISI

Halaman DAFTAR TABEL .............................................................................................xiii DAFTAR GAMBAR .........................................................................................xiv DAFTAR LAMPIRAN ..................................................................................... xv I. PENDAHULUAN........................................................................................... 1 1.1. Latar Belakang ..................................................................................... 1 1.2. Perumusan Masalah ............................................................................. 4 1.3. Tujuan Penelitian ................................................................................. 7 1.4. Manfaat Penelitian ............................................................................... 7 II. TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN ......................... 9 2.1. Sistem Pembayaran .............................................................................. 9 2.1.1. Definisi Sistem Pembayaran ..................................................... 9 2.1.2. Evolusi dan Perkembangan Sistem Pembayaran ..................... 11 2.2. Karakteristik Sistem Pembayaran yang Efektif .................................. 15 2.3. Definisi dan Karakteristik Sistem Pembayaran Elektronik ................. 17 2.4. Perusahaan Retail ............................................................................... 19 2.4.1. Definisi Retail .......................................................................... 19 2.4.2. Lingkungan Retail ................................................................... 22 2.4.3. Peranan Retail dalam Pendistribusian Produk ......................... 24 2.4.4. Perusahaan Retail Kecil dan Tenaga Kerja ............................. 24 2.5. Penelitian Terdahulu ........................................................................... 25 2.6. Kerangka Pemikiran Konseptual ........................................................ 26 III. GAMBARAN UMUM SISTEM PEMBAYARAN INDONESIA ............. 29 3.1. Gambaran Sistem Pembayaran Nasional di Indonesia ....................... 29 3.2. Penyelenggara Jasa Pembayaran ........................................................ 30 3.2.1. Bank Indonesia dan Bank-Bank Umum ................................... 30 3.2.2. Lembaga Keuangan Bukan Bank (LKBB) ............................... 32 3.3. Cara Pembayaran ................................................................................ 33 3.3.1. Pembayaran Tunai .................................................................... 33 3.3.2. Pembayaran Bukan Tunai ....................................................... 33

12

3.3.2.1. Cek ............................................................................. 35 3.3.2.2. Alat Pembayaran Menggunakan Kartu ...................... 35 3.3.2.3. Warkat Pos ................................................................. 38 IV. METODE PENELITIAN ............................................................................ 39 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian .............................................................. 39 4.2. Jenis dan Sumber Data ........................................................................ 39 4.3. Populasi dan Sampel ........................................................................... 40 4.4. Metode Analisis Data ......................................................................... 41 4.4.1. Model Regresi Biner ............................................................... 41 4.4.2. Model Logit dan Model Penelitian ......................................... 43 4.4.2.1. Model Logit ............................................................... 43 4.4.2.2. Model Penelitian ........................................................ 43 4.4.2.3. Variabel Dependent dan Independent ........................ 44 4.4.3. Pendugaan Parameter .............................................................. 47 4.4.4. Uji Multikolinearitas .............................................................. 48 4.4.5. Pengujian Keberartian Model ................................................. 48 4.4.6. Uji Taraf Nyata Parameter....................................................... 49 4.4.7. Interpretasi Koefisien .............................................................. 49 V. HASIL DAN PEMBAHASAN .................................................................... 51 5.1. Deskripsi Karakteristik Responden .................................................... 51 5.2. Kartu Kredit ........................................................................................ 54 5.2.1. Uji Multikolinearitas ................................................................ 54 5.2.2. Hasil Regresi Logistik .............................................................. 55 5.3. Kartu Debet ........................................................................................ 60 5.3.1. Uji Multikolinearitas ................................................................ 60 5.3.2. Hasil Regresi Logistik .............................................................. 61 5.4. Transfer Bank ..................................................................................... 64 5.4.1. Uji Multikolinearitas ................................................................ 64 5.4.2. Hasil Regresi Logistik .............................................................. 65

13

VI. KESIMPULAN DAN SARAN ................................................................... 69 6.1. Kesimpulan ......................................................................................... 69 6.2. Saran ................................................................................................... 71 DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 73 LAMPIRAN ...................................................................................................... 76

14

DAFTAR TABEL

Nomor 1.1.

Halaman

Perkembangan Nilai Penjualan Retail Modern dan Tradisional ...... 3

5.1. Hasil Uji Multikolinearitas pada Data Kartu Kredit ......................... 55 5.2. Beberapa Alternatif Regresi Logistik pada Kartu Kredit ................. 57 5.3. Hasil Akhir Regresi Logistik (Model ke-6) ...................................... 57 5.4. Hasil Uji Multikolinearitas pada Data Kartu Debet ......................... 60 5.5. Beberapa Alternatif Regresi Logistik pada Kartu Debet .................. 62 5.6. Hasil Akhir Regresi Logistik (Model ke-6) ...................................... 62 5.7. Hasil Uji Multikolinearitas pada Data Transfer Bank ...................... 65 5.8. Beberapa Alternatif Regresi Logistik pada Transfer Bank .............. 66 5.9. Hasil Akhir Regresi Logistik (Model ke-7) ...................................... 67

15

DAFTAR GAMBAR

Nomor

Halaman

2.1. Gambaran Lingkungan Retail ........................................................... 23 2.2.

Alur Kerangka Pemikiran Konseptual .............................................. 28

5.1.

Gambaran Status Hukum Perusahaan Retail Kecil .......................... 51

5.2.

Gambaran Lokasi Perusahaan Retail Kecil ....................................... 52

5.3. Proporsi Bidang Usaha Perusahaan Retail Kecil .............................. 53 5.4. Proporsi Pendapatan Perusahaan Retail Kecil................................... 53 5.5. Proporsi Umur Perusahaan Retail Kecil ........................................... 54

16

DAFTAR LAMPIRAN Nomor

Halaman

1.

Data Kartu Kredit ...................................................................................... 76

2.

Hasil Uji Multikolinearitas Data Kartu Kredit ......................................... 78

3.

Hasil Regresi Logistik dan Pereduksian Variabel Kartu Kredit ................ 79

4.

Data Kartu Debet ....................................................................................... 82

5.

Hasil Uji Multikolinearitas Data Kartu Debet ........................................... 84

6.

Hasil Regresi Logistik dan Pereduksian Variabel Kartu Debet ................ 85

7.

Data Transfer Bank .................................................................................... 88

8.

Hasil Uji Multikolinearitas Data Transfer Bank......................................... 90

9.

Hasil Regresi Logistik dan Pereduksian Variabel Transfer Bank .............. 91

17

I. PENDAHULUAN

1.1.

Latar Belakang Sistem pembayaran Indonesia selalu mengikuti kemajuan teknologi yang

berkembang di negara-negara lain. Teknologi dari sistem pembayaran ini pun menuju ke arah yang semakin efisien. Efesiensi dari sistem pembayaran dapat diukur dari tingkat keakuratan, ketepatan dan kecepatannya. Kebutuhan dari sistem pembayaran pun semakin meningkat, dimana saat ini keefisienan sistem pembayaran merupakan faktor utama dari kegiatan ekonomi yang dilakukan oleh masyarakat dan para pengusaha. Dengan sistem pembayaran yang efisien, transaksi yang terjadi di dalam dunia bisnis pun menjadi lebih mudah. Sekarang ini sistem pembayaran yang dianggap paling efisien adalah sistem pembayaran elektronik, dimana transaksi dilakukan tanpa harus mengeluarkan biaya yang besar dan tanpa harus dilakukannya tatap muka dari para penjual dan pembeli. Teknologi dari sistem pembayaran saat ini telah menggunakan fasilitas internet, dan dalam penerapannya fasilitas ini terus dikembangkan dan disosialisasikan. Electronic payment system atau sistem pembayaran elektronik telah menjadi pilihan bagi transaksi yang terjadi di berbagai wilayah di Indonesia. Penggunaannya pun telah meluas dari kegiatan ekonomi dengan volume yang kecil ke kegiatan ekonomi atau transaksi yang memiliki volume besar diantara perusahaan-perusahaan besar di Indonesia. Perkembangan sistem pembayaran di Indonesia diawali dengan penggunaan paper based payment, yang memerlukan biaya yang tinggi dalam setiap kegiatan transaksinya. Kemudian teknologi beralih menuju penggunaan alat elektronik atau yang disebut electronic payment system. Kegiatan ekonomi yang dilakukan dengan

18

menggunakan alat elektronik ini hanya memerlukan biaya setengah atau 50 persen dari yang seharusnya dikenakan terhadap paper based payment. Transaksi ATM (Automatic Teller Machine), kartu debit dan kartu kredit merupakan produk dari sistem pembayaran elektronik yang berbentuk kartu. Sedangkan sistem pembayaran yang mekanisme transaksinya dilakukan dengan cara pemindahan dana antar rekening bank dapat dilakukan dengan menggunakan alat elektronik dan juga jaringan internet. Beberapa contoh transaksi ini adalah transfer bank, internet-banking, sms-banking dan juga phone-banking. Dalam bisnis perdagangan, perusahaan-perusahaan dari berbagai sektor mengkaji berbagai kemungkinan yang ditawarkan oleh sistem-sistem pembayaran online melalui internet. Pelaksanaan transaksi dengan sistem elektronik ini selain telah digunakan untuk kegiatan perdagangan internasional oleh perusahaan-perusahaan besar, sistem ini pun telah banyak digunakan oleh kegiatan ekonomi dalam negeri khususnya perusahaanperusahaan yang bergerak dibidang retail (eceran). Gary dan James (2000) mengemukakan dalam bukunya bahwa penggunaan sistem ini dalam penjualan eceran mempermudah baik penjual maupun pembeli dalam bertransaksi, dimana penjual akan dikenakan tagihan 1,5 atau 3 persen dari nilai transaksi. Sistem pembayaran elektronik ini lebih murah daripada menggunakan sistem pembayaran lainnya. Sedangkan penelitian Grant (1983) mengatakan bahwa bagi perusahaan retail penggunaan sistem pembayaran ini tidak menghasilkan penghematan yang cukup berarti, namun peningkatan penjualan semenjak pemasangan sistem pembayaran elektronik ini mengakibatkan secara keseluruhan perusahaan retail mendapatkan keuntungan. Dalam perkembangannya, potensi pasar bisnis retail Indonesia masih tergolong kecil yakni hanya US$21 juta atau berada pada peringkat ke-7 diantara 10 negara Asia diluar

19

Jepang (BIRO dalam Susilowati, 2005). Jika dikaitkan dengan potensi penduduk dan daya beli masyarakat (secara makro) seharusnya pasar bisnis retail Indonesia bisa lebih besar lagi. Besarnya populasi penduduk Indonesia yang lebih dari 200 juta jiwa dan kecenderungan minat belanja masyarakat yang tinggi menjadi salah satu faktor pendukung tingginya potensi pasar retail Indonesia di masa mendatang. Tabel 1.1. Perkembangan Nilai Penjualan Retail Modern dan Tradisional Tahun Retail Modern Retail Tradisional Supermarket/Hypermarket Minimarket (%) (%) (%) 2000 78.2 18.2 3.6 2001 75.2 20.1 4.7 2002 74.9 20.2 4.9 2003 74 21 5 Rata-rata 75.6 19.9 4.6 perubahan Sumber : Indocommercial Bussiness Report dalam Susilowati, 2005

Pasca terjadinya krisis, pertumbuhan retail tradisional atau yang berskala kecil relatif lebih lambat daripada retail modern atau yang berskala besar, dimana pertumbuhan retail modern sebesar 10 persen per tahun sedangkan pertumbuhan retail tradisional hanya 5 persen per tahun (Tabel 1.1). Pada saat ini perusahaan retail berskala besar atau retail modern maupun yang berskala kecil atau retail tradisional di Indonesia khususnya di lima propinsi yaitu DKI Jakarta, Jawa Barat, Sumatera Utara, Lampung dan Bali telah banyak menerima penggunaan alat pembayaran non tunai dalam bentuk elektronik ini untuk mempermudah transaksi produk retail mereka dan juga untuk mengikuti kemajuan teknologi pada sistem pembayaran. Umumnya mereka menggunakan dan menerima pembayaran dari beberapa intsrumen pembayaran elektronik antara lain kartu kredit, kartu debet dan kartu ATM serta pembayaran melalui transfer bank. Untuk perusahaan retail besar yang telah memenuhi kriteria yang telah dikeluarkan oleh pemerintah yaitu Bank Indonesia, dapat mengeluarkan instrumen

20

pembayaran yang dikhususkan untuk pelanggan mereka yang dinamakan kartu voucher belanja. Sedangkan bagi perusahaan retail kecil hanya dapat bersifat sebagai penerima alat pembayaran elektronik saja.

1.2. Permasalahan Perekonomian di berbagai negara kini sedang mencari sistem pembayaran yang ideal (khususnya dalam transaksi pembayaran yang bernilai kecil) dan aman (khususnya dalam penggunaan teknologi informasi internet). Sistem pembayaran yang dianggap baik saat ini adalah sistem pembayaran elektronik. Sistem pembayaran elektronik pada lima propinsi di Indonesia sekarang ini telah berkembang cukup pesat. Menurut Global Insight (2003), pengadopsian sistem pembayaran elektronik akan meningkatkan penjualan barang dan jasa, menurunkan penghalang langsung terhadap kredit dan likuiditas uang, serta menurunkan penghalang geografis dalam perdagangan dan transaksi perekonomian. Perusahaan-perusahaan besar banyak menggunakan sistem ini untuk melakukan transaksi global antarnegara (ekspor-impor). Demikian juga dengan perusahaanperusahaan kecil, walaupun transaksi yang dilakukan hanya dalam ruang lingkup antar daerah. Perusahaan-perusahaan retail kecil yang terletak di kelima propinsi tersebut telah banyak menerima ketiga jenis alat pembayaran elektronik. Dengan melihat nilai Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) pada kelima propinsi di Indonesia yaitu DKI Jakarta, Jawa Barat, Sumatera Utara, Lampung dan Bali dapat dikemukakan bahwa kelima daerah tersebut memiliki perkembangan ekonomi yang cukup baik, dimana DKI Jakarta merupakan propinsi yang memiliki PDRB terbesar pada tahun 2003 yaitu 16,62 persen dari total 30 propinsi, kemudian diikuti oleh Jawa Barat sebesar 13,72 persen.

21

Sedangkan untuk ketiga propinsi lainnya, terjadi pertumbuhan yang positif pada produk domestiknya dari tahun 2000 sampai 2003 (Biro Pusat Statistik, 2004). Tingkat pertumbuhan ekonomi yang baik memberikan dampak yang baik pada setiap kegiatan ekonominya, sehingga lebih memungkinkan bagi sistem pembayaran untuk berkembang di kelima daerah tersebut. Instrumen yang digunakan pada sistem pembayaran elektronik ini mencakup fasilitas yang dikeluarkan oleh perbankan yang bersangkutan, antara lain seperti kartu kredit, kartu debet dan pelayanan transfer bank melalui sistem pembayaran elektronik. Perusahaan-perusahaan retail yang menerima sistem pembayaran elektronik ini dibedakan berdasarkan karakteristik masing-masing perusahaan. Karakteristik

ini

mencerminkan faktor-faktor yang mempengaruhi pemilihan mereka terhadap instrumen sistem pembayaran, selain faktor lainnya yang turut mempengaruhi seperti tingkat efisiensi. Dikeluarkannya sistem pembayaran elektronik ini oleh perbankan secara teori bertujuan untuk mempermudah transaksi bisnis sehingga menjadi lebih efisien. Dalam prakteknya sistem ini telah banyak dipilih oleh perusahaan-perusahaan yang ada sebagai alternatif sistem pembayaran yang paling baik. Namun secara praktek juga sistem ini juga mengindikasikan adanya resiko dalam penggunaannya. Resiko tersebut berkaitan dengan keamanan bertransaksi dalam dunia maya, adanya kemungkinan terjadinya kesalahan informasi atau error dalam pembayaran yang telah dilakukan dapat merugikan kedua belah pihak (penjual-pembeli) yang melakukan transaksi, sehingga penggunaan sistem ini memiliki beberapa kelemahan tersendiri dalam penggunaannya. Dengan melakukan berbagai pertimbangan, perusahaanperusahaan retail kecil tersebut dapat menerima dan menggunakan ketiga jenis sistem

22

pembayaran elektronik ini (kartu kredit, kartu debet dan transfer bank). Untuk itu pada penelitian ini permasalahan yang akan dibahas adalah sebagai berikut : 1. Faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi preferensi perusahaan retail kecil di 5 propinsi (Jakarta, Jawa Barat, Sumatera Utara, Lampung dan Bali) yang ada di Indonesia dalam menerima sistem pembayaran elektronik (kartu kredit, kartu debet dan transfer bank)? 2. Berapakah peluang/kemungkinan yang dihasilkan dari faktor-faktor tersebut terhadap penerimaan sistem pembayaran elektronik?

1.3.

Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi preferensi perusahaan retail kecil di 5 propinsi (Jakarta, Jawa Barat, Sumatera Utara, Lampung dan Bali) yang ada di Indonesia dalam menerima sistem pembayaran elektronik (kartu kredit, kartu debet dan transfer bank). 2. Menganalisis seberapa besar peluang yang dihasilkan dari faktor-faktor tersebut terhadap penerimaan sistem pembayaran elektronik.

1.4.

Manfaat Penelitian Penelitian yang dilakukan diharapkan dapat memberikan manfaat bagi berbagai

pihak, yaitu: 1. Bagi peneliti sendiri diharapkan penelitian ini dapat menambah informasi mengenai alasan penerimaan sistem pembayaran elektronik oleh perusahaan retail kecil yang

23

dikhususkan pada ketiga jenis alat pembayaran elektronik yaitu kartu kredit, kartu debet dan transfer bank dan juga agar peneliti dapat mengetahui lebih dalam mengenai sistem pembayaran elektronik. 2. Bagi pembaca yang telah menggunakan maupun yang belum menggunakan alat pembayaran elektronik, dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat menambah pengetahuan mengenai cara penggunaan dan alasan penerimaan ketiga jenis instrumen pembayaran elektronik ini oleh perusahaan retail kecil, sehingga tidak terjadi kesalahan informasi yang masih sering terjadi pada masyarakat umum. 3. Bagi praktisi sendiri khususnya Lembaga Keuangan Perbankan maupun Lembaga Keuangan Bukan Bank (LKKB) diharapkan penelitian ini dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan dan masukan untuk lebih memajukan lagi kemampuan perbankan untuk melakukan inovasi, sehingga sistem ini menjadi semakin efisien dan dapat terus berkembang.

24

II. TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN

2.1.

Sistem Pembayaran

2.1.1. Definisi Sistem Pembayaran Kondisi serta perilaku masyarakat untuk memegang uang terkait dengan sistem pembayaran yang dianut dalam perekonomiannya. Mereka akan lebih memilih alat pembayaran yang paling murah biayanya dan paling nyaman digunakan. Carl Menger dalam Global Insight (2003) mengungkapkan bahwa nilai-nilai subjektif juga berperan dalam sistem pembayaran tidak hanya tergantung pada karakteristik objektifnya. Kajian ini merupakan kritikan kepada Adam Smith yang tidak menghitung nilai-nilai preferensi dari masyarakat, yang sebenarnya merupakan dasar dalam seluruh kegiatan perekonomian. Meskipun terdapat berbagai redaksi yang berbeda, definisi mengenai sistem pembayaran dari berbagai ekonom memiliki makna yang sama. Menurut Listfield dan Montes-Negret (1994), sistem pembayaran adalah prosedur, peraturan, standar, serta instrumen yang digunakan untuk pertukaran nilai keuangan (financial value) antara dua pihak yang terlibat untuk melepaskan diri dari kewajiban. Sementara itu, Mishkin (2001) mengungkapkan secara sederhana bahwa sistem pembayaran adalah metode untuk mengatur transaksi dalam perekonomian. Menurut Kang (2005) sistem pembayaran yang sudah beroperasi saat ini dapat dikelompokkan menjadi 3 kategori besar, yaitu :

25

1. Sistem Pihak Ketiga Pada sistem ini ada pihak ketiga yang berfungsi sebagai agen antara pedagang/penjual dan konsumen/pembeli. Agen tersebut bertugas memeriksa kartu kredit konsumen, menyetujui transaksi dan kemudian mengeluarkan dana untuk pembayaran kepada pedagang. Dalam kategori ini beberapa diantaranya menawarkan sistem yang lebih canggih, memungkinkan pelanggan untuk membuka rekening menggunakan kartu kredit atau kartu debit, kemudian memilih nomor pin dan password sendiri. Setiap kali konsumen ingin membeli sebuah barang atau jasa secara online, konsumen harus menggunakan nomor pin dan password sebagai pengganti nomor kartu kredit. Dengan demikian detil kartu kredit tidak secara terus menerus ditransfer melalui internet. Konsumen juga dapat merubah nomor pin maupun password sesering mereka inginkan. Meskipun demikian, sistem pihak ketiga tradisional ini mempunyai beberapa kelemahan. Sistem ini tidak dapat menangani pembayaran dalam jumlah kecil, dan membutuhkan detil kartu kredit setiap kali ingin melakukan pembelian. 2. Sistem Berbasis Sertifikat Sistem ini melibatkan konsumen untuk melakukan downloading sertifikat digital sebagai media yang akan menampilkan kartu kreditnya. Sertifikat-sertifikat ini disimpan dalam bentuk dompet cyber, dan akan diaktifkan ketika konsumen ingin melakukan pembelian. Contoh yang paling menonjol pada sistem ini adalah system Secure Electronic Transaction (SET). Sistem ini lebih merupakan protokol daripada sistem pembayaran tunggal dan akan diterapkan oleh sejumlah perusahaan dalam bisnis onlinenya. Protokol ini dirancang oleh beberapa pemain utama komputer bisnis termasuk Microsoft. Meskipun demikian, sistem ini memiliki beberapa

26

kekurangan. Sistem ini didasarkan pada verifikasi kartu kredit, sehingga dapat menangani pembayaran-pembayaran dalam jumlah kecil. Sistem ini juga cenderung mengikat pengguna pada satu terminal komputer, karena sertifikat digital disimpan dalam hard disk, ketika di-copy pada sebuah disket sebagai alternatif, sistem ini menunjukkan keraguan terhadap keamanannya sendiri. Disamping itu akses ke hard disk juga memunculkan resiko keamanan. Walaupun terdapat kekurangankekurangan, jenis sistem ini diperkirakan akan menjadi pemain penting pada bisnis online. 3. Sistem Uang Berjaringan (Net Money System) Sistem ini menghendaki konsumen merubah mata uangnya kedalam mata uang cyber, dan secara umum memungkinkan untuk melakukan pembayaran dalam jumlah kecil. Masalah yang utama adalah konsumen tidak hanya merubah mata uang yang dapat menahan pengeluaran dengan sendirinya, tetapi mata uang cyber disimpan dalam dompet, sehingga membuatnya kurang mudah dibawa kemanamana. 2.1.2. Evolusi dan Perkembangan Sistem Pembayaran Transaksi ekonomi telah mengalami banyak perubahan baik dalam kegiatan transaksinya maupun faktor-faktor pendukung kegiatan transaksinya. Perubahan ini telah terjadi hampir berabad-abad lamanya. Dapat dikatakan bahwa sistem pembayarannya pun telah mengalami evolusi. Dalam perekonomian masyarakat yang masih terbelakang, transaksi ekonomi mereka dilakukan dengan cara barter. Transaksi barter inilah yang kemudian berkembang menjadi sebuah sistem yang dinamakan sistem pembayaran.

Karena

barter

menghadapi

masalah

kesetaraan

nilai,

maka

dipergunakanlah commodity money berupa emas atau perak serta koin. Masalah ini

27

muncul setelah adanya kesadaran masyarakat bahwa transaksi akan semakin efektif dan efisien apabila masyarakat mempergunakan “sesuatu” yang digunakan sebagai alat pembayaran. Karena emas dan perak tidak praktis, maka evolusi ini berlanjut dengan penggunaan uang fiat (uang kepercayaan). Uang fiat adalah uang kertas yang diumumkan oleh pemerintah sebagai alat transaksi (Miskhin, 2001). Kelebihan dari uang kertas ini adalah lebih ringan daripada koin emas atau perak. Pembayaran sistem barter, commodity money, serta uang fiat dapat dikelompokkan menjadi sistem pembayaran tunai. Sistem pembayaran ini merupakan sistem pembayaran yang paling sederhana, dan paling banyak digunakan untuk sebagian besar transaksi dalam perekonomian, terutama di negara-negara berkembang. Sebab, dalam sistem pembayaran tunai dana dapat dengan mudah ditransferkan secara instan tanpa adanya biaya lain seperti waktu, transaksi, dsb (Listfield dan Montes-Negret, 1994). Dalam kasus perekonomian Indonesia, untuk menjaga kualitas uang (uang kartal, uang fiat) yang beredar di masyarakat, Bank Indonesia mengeluarkan beberapa kebijakan. Kebijakan yang diambil tersebut adalah pengeluaran dan pengedaran uang emisi baru, serta melanjutkan program public education mengenai ciri-ciri keaslian uang rupiah (Bank Indonesia, 2006). Beberapa standar fisik keaslian uang kartal (fiat) untuk menjaga dari penyalahgunaan dan pemalsuan diantaranya adalah ukuran, bahan, warna kertas yang unik, denominasi uang, serta pengaman (tinta khusus, watermark, benang pengaman, gambar tembus pandang, microtext, dll). Setelah penggunaan uang fiat semakin meluas, bukan berarti evolusi ini telah berhenti. Penggunaan uang kertas ini juga menyimpan berbagai biaya, dari keamanan,

28

biaya transportasi, hingga biaya transaksi (pengenaan tarif dalam transaksi). Uang fiat hanya bisa digunakan sebagai alat transaksi sepanjang adanya kepercayaan kepada lembaga yang berwenang mengeluarkannya dan pencetakannya sudah dalam tahap sukar untuk dipalsukan (Miskhin, 2001). Oleh karena itu, pengembangan sistem pembayaran berlanjut dengan penggunaan cek. Alat pembayaran ini sempat meluas penggunaannya terutama di Amerika Serikat. Namun, seperti uang fiat ternyata penggunaan cek juga membutuhkan biaya.

Beberapa jenis cek hanya bisa dicairkan dalam jangka waktu tertentu.

Penggunaan cek juga memerlukan keterlibatan satu atau lebih bank, yaitu transfer dana deposito dari rekening bank pihak pembayar ke rekening bank penerima pembayaran. Dalam sistem pembayaran non tunai seperti cek, jumlah nominal dana yang ditransaksikan harus secara spesifik ditulis, begitupun juga nama pihak pembayar dan penerima pembayaran. Tidak seperti sistem pembayaran tunai, dalam penggunaan cek terjadi dua proses, yaitu aliran cek secara fisik, serta transfer dana yang digunakan dalam transaksi tersebut (Listfield dan Montes-Negret, 1994). Kedua proses ini membutuhkan biaya waktu dan transportasi, karena cek bersifat front-office payments, yang hanya bisa dicairkan di kantor bank yang bersangkutan. Berdasarkan hambatan biaya tersebut maka evolusi ini berlanjut hingga dikembangkannya sistem pembayaran yang berdasarkan elektronik. Perkembangan ini ditunjang pula dengan kemajuan teknologi komputer yang sedemikian cepat. Secara umum, penggunaan uang fiat serta cek yang berdasarkan kertas ternyata tidak praktis, tidak nyaman untuk dipegang, dibutuhkan biaya transportasi untuk melangsungkan transaksi antara pembayar (payer) dan penerima pembayaran (payee). Sedangkan, sistem pembayaran elektronik terjadi antar bank tanpa adanya biaya pemrosesan seperti

29

pada alat pembayaran berdasarkan kertas. Sistem pembayaran elektronik memiliki efektifitas khususnya dalam transaksi yang bervolume tinggi dengan nilai transaksi yang kecil, terutama dalam perekonomian yang sedang berkembang yang memiliki akses teknologi yang terbatas (Listfield dan Montes-Negret, 1994). Pada dekade 1970-an dan 1980-an elektronifikasi dalam sistem pembayaran mulai berkembang. Alat pembayaran yang menggunakan kartu yang memudahkan masyarakat bertransaksi langsung di tempat penjualan (point of sale, POS) menjadi fenomena. Varian pertama dari alat pembayaran ini yang mulai dikenal masyarakat adalah kartu kredit. Berawal dari kajian pemasaran yang cukup mendalam pada tahun 1958, Bank Of America mengenalkan kartu kredit (Global Insight, 2003). Untuk kepentingan ekspansi bisnis maka para penerbit Bank Americards mendirikan Visa pada tahun 1977. Penggunaan kartu kredit memungkinkan nasabah mendapatkan barang dan jasa secara kredit, dan melunasinya dengan cek atau rekeningnya yang berada pada bank pemegang lisensi penerbit kartu kredit tersebut (Visa, Mastercard, dll). Perkembangan ini terus berlanjut dengan penemuan varian-varian alat pembayaran elektronik lain seperti kartu debet, smart cards, internet banking, dll.

2.2.

Karakteristik Sistem Pembayaran yang Efektif Efektifitas dari suatu sistem pembayaran telah menjadi unsur yang sangat

penting dalam perekonomian sekarang ini. Sistem pembayaran yang paling mendekatinya adalah sistem pembayaran elektronik. Berikut ini merupakan kriteria umum efisiensi tersebut dapat dikatakan tercapai (Listfield dan Montes-Negret, 1994). 1.

Kecepatan pembayaran. Setiap transaksi pembayaran memerlukan transfer dana yang efektif dan seketika, sebab kini waktu telah menjadi biaya yang sangat

30

berpengaruh juga dalam transaksi pembayaran. Keterlambatan yang terjadi membuat ketidakpastian dalam penyelesaian transaksi, transfer dana, serta biaya imbangan dari penginvestasian modal untuk kegiatan perekonomian lain. 2.

Kepastian pembayaran (certainty payments). Para pengguna suatu alat pembayaran harus yakin, bahwa pembayaran yang dilakukannya akan sampai pada tangan yang berhak. Jika keyakinan ini tidak ada maka mereka akan kembali pada sistem pembayaran tunai menggunakan uang koin dan uang fiat, daripada menggunakan sistem pembayaran non-tunai.

3.

Keselamatan dan keamanan (safety and security) • Pengawasan dari penggelapan. Sistem pembayaran harus didesain sedemikian rupa dengan adanya pengawasan yang cukup untuk menjamin dari adanya penggelapan dan akses yang tak resmi terhadap data sistem pembayaran. • Pengawasan resiko kredit. Dalam beberapa kejadian sehari-hari, sering kali didengar adanya pengguna kartu kredit yang menggunakan kartu kreditnya secara tidak bertanggung jawab. Keadaan ini terjadi karena pihak penerima pembayaran (retailer, dsb) tidak mengetahui apakah pihak pembayar (pemilik kartu kredit) memiliki rekening yang cukup untuk membayar barang dan jasa yang ditransaksikan. Seharusnya resiko kredit dapat diantisipasi semenjak awal. • Kepercayaan. Masyarakat luas harus percaya bahwa data sistem pembayaran terlindungi dan tidak akan diakses informasinya oleh sumber yang tidak resmi. Data tersebut seharusnya terlindungi baik selama transaksi maupun sesudahnya.

4.

Kenyamanan (convenience). Suatu sistem pembayaran harus membuat para pengguna menjadi lebih nyaman, baik untuk memegang maupun melakukan transaksi dengan alat pembayaran tersebut. Dengan kata lain, terdapatnya biaya

31

transaksi dan biaya waktu (berupa keterlambatan) dalam penggunaan jasa keuangan tersebut. Hal ini akan kontraproduktif dalam perekonomian maju dengan perekonomian di negara berkembang. 5.

Biaya. Perekonomian membutuhkan sistem pembayaran yang memiliki biaya paling rendah pada semua aspek.

2.3.

Definisi dan Karakteristik Sistem Pembayaran Elektronik Sistem pembayaran elektronik dapat didefinisikan sebagai layanan perbankan

modern dengan memanfaatkan teknologi yang dapat meningkatkan kinerja dan memungkinkan berbagai kegiatan dapat dilaksanakan dengan cepat, tepat dan akurat, sehingga akhirnya akan meningkatkan produktifitas (Wardiana, 2002). Sistem pembayaran elektronik yang merupakan alat pembayaran dengan menggunakan kartu terdiri dari kartu kredit (credit card), charge card, kartu debet (debit card), dan cash card. Ada perbedaan signifikan di antara kartu-kartu tersebut, baik fungsi maupun konsekuensi penggunaannya. Kartu kredit merupakan salah satu alat pembayaran dengan cara kredit, konsumen dapat berbelanja meskipun pada saat itu tidak mempunyai uang. Prinsipnya, konsumen berbelanja dengan cara utang. Lebih dari itu, konsumen diperkenankan membayar utang itu dengan mencicil sejumlah minimum tertentu dari total transaksi. Jumlah pembayaran minimum itu biasanya sebesar 10-20 persen dari saldo tagihan. Tetapi, konsekuensinya, terhadap sisa kredit yang belum dilunasi akan dikenakan bunga yang besarnya tergantung pada bank penerbit kartu (issuer). Umumnya tingkat bunga kartu kredit saat ini berkisar antara 3-4 persen per bulan. Selain mesti membayar bunga, jika terlambat membayar konsumen juga akan dikenai denda keterlambatan (late charge).

32

Berbeda dengan charge card, bila pembayaran utang kartu kredit bisa dicicil, hal itu tidak berlaku bagi charge card. Setiap bulannya konsumen harus membayar penuh semua transaksi yang telah dilakukan dengan menggunakan charge card. Jika tidak bisa membayar penuh, konsumen akan dikenakan denda keterlambatan sebesar persentase tertentu. Tetapi pengguna charge card tidak dikenakan bunga apapun. Jadi, bila konsumen berbelanja, katakanlah tanggal 8 Juli ini, dan kemudian membayar pada tanggal 8 Agustus mendatang, maka jumlah yang ia bayarkan adalah sebesar nilai transaksi yang dilakukan. Artinya konsumen mendapatkan keleluasaan untuk berutang selama 30 hari tanpa dikenakan biaya apa pun. Cash card adalah kartu untuk menarik uang tunai baik langsung melalui teller bank atau melalui Anjungan Tunai Mandiri (Kartu ATM) dan belakangan ini juga sudah dapat dipergunakan pada toko-toko tertentu. Kartu ATM merupakan alat pembayaran yang dapat digunakan untuk melakukan penarikan tunai atau pemindahan dana, dimana kewajiban pemegang kartu dipenuhi seketika dengan mengurangi secara langsung simpanan pemegang kartu pada bank atau lembaga selain bank yang mendapat persetujuan untuk menghimpun dana (Bank Indonesia, 2006). Sementara itu kartu debet merupakan alat pembayaran, seperti juga kartu kredit dan charge card. Hanya saja yang membedakan adalah pola penggunaannya. Kartu debet mensyaratkan pemiliknya memiliki rekening di bank. Ketika pemilik berbelanja dengan menggunakan kartu debet, maka simpanan dalam rekeningnya akan terdebet otomatis sebesar nilai transaksi yang ia lakukan. Dengan kata lain, kartu debet juga kerap didefinisikan sebagai pembayaran tunai tanpa perlu membawa uang tunai. Saat ini ada dua jenis kartu debet. Pertama, kartu debet yang mengharuskan pemiliknya menggunakan Personal Identification Number (PIN) ketika bertransaksi.

33

Jadi, misalnya pemilik berbelanja di sebuah toko dengan menggunakan kartu debet, maka untuk dapat mendebet rekeningnya, terlebih dahulu ia harus memasukkan PIN dan baru kemudian pendebetan dapat dilakukan. Kedua, kartu debet yang mekanisme penggunaannya mirip seperti menggunakan kartu kredit. Artinya, pemilik cukup menyerahkan kartu debetnya kepada pramuniaga dan ia menggesekkannya pada alat elektronik yang on-line dengan bank. Pada saat itu juga terjadi pemotongan pada sejumlah rekening pemilik sebesar nilai transaksi yang dilakukan. Hal ini dapat terjadi, karena di kartu debet pemilik ada semacam sistem magnet sebagai alat verifikasi (Masassya, 2001).

2.4.

Perusahaan Retail

2.4.1. Definisi Retail Pedagang pengecer (retail) adalah suatu badan perorangan atau badan usaha yang kegiatan pokoknya melakukan penjualan secara langsung kepada konsumen akhir dalam partai kecil. Pengertian retail menurut Manson et al. dalam bukunya berjudul Modern Retailing yang terbit pada tahun 1994 mengemukakan bahwa retailing adalah bagian dari pemasaran dimana aktivitas yang terlibat dalam penjualan produk dan jasa ke pemakai akhir (konsumen akhir) (Susilowati, 2005). Retail merupakan bagian yang sangat penting dari total aktivitas bisnis yang dapat memuaskan keinginan dan kebutuhan konsumen akhir. Hal ini disebabkan karena retail merupakan tahapan perpindahan barang dan jasa dari produsen ke konsumen akhir (Kotler dalam Susilowati, 2005). Menurut Patrick Dune (2002) dalam bukunya mengenai retailing menyatakan bahwa retailing merupakan aktivitas akhir dan tahapan yang membutuhkan penghubung untuk menyampaikan produk barang dan jasa ke konsumen akhir.

34

Pada intinya, retail merupakan bagian yang sangat penting dari marketing channel dimana bagian ini mendistribusikan produk dan jasa dari produsen ke konsumen akhir. Maksud konsumen akhir disini yaitu pemakai barang atau jasa dimana konsumen tersebut tidak memperjualbelikan kembali produk dan jasa tersebut kepada konsumen lainnya. Perusahaan retail adalah suatu organisasi bisnis yang bertugas mendistribusikan dengan cara menjual barang dan jasa dari produsen ke konsumen akhir. Sebagian besar perusahaan retail yang ada di Indonesia bergerak pada bidang penjualan produk fisik seperti makanan, minuman, pakaian, peralatan rumah tangga dan sebagainya. Jenis perusahaan retail ini antara lain hypermarket, supermarket, minimarket, department store dan lain-lain, sedangkan perusahaan retail yang bergerak pada bidang jasa atau servis hanya melakukan penjualan jasa seperti restoran cepat saji, layanan bank, jasa foto dan penjualan jasa lainnya. Sedangkan menurut Burstiner (1986), tipe umum dari perusahaan retail antara lain restoran, bar, pom bensin, agen mobil, perusahaan furniture, dan toko khusus penjual kebutuhan wanita, sedangkan untuk servis atau jasa antara lain bengkel mobil, layanan bank, salon kecantikan, layanan kesehatan, hotel/penginapan dan dry cleaning/ laundry. Perusahaan retail secara umum merupakan suatu bidang usaha yang diklasifikasikan menjadi beberapa jenis. Biro Pusat Statistik dalam Dumairy (1996), membedakan suatu industri atau perusahaan menjadi 4 lapisan berdasarkan jumlah tenaga kerja, yaitu: 1. Industri/perusahaan besar : jumlah pekerja 100 orang atau lebih; 2. Industri/ perusahaan menengah : jumlah pekerja antara 20 sampai 99 orang; 3. Industri/perusahaan kecil : jumlah pekerja antara 5 sampai 19 orang; 4. Industri kerajinan rumah tangga : jumlah pekerja < 5 orang.

35

Selain itu perusahaan retail skala kecil adalah kegiatan ekonomi rakyat yang berskala kecil dan memenuhi kriteria kekayaan bersih atau hasil penjualan tahunan serta memiliki kepemilikan sebagaimana diatur dalam Undang-Undang Nomor 9 tahun 1995 tentang Usaha Kecil. Kriteria retail skala kecil yang dimaksud adalah sebagai berikut (Depkop dan PPK dalam Susilowati, 2005): 1. Memiliki modal usaha di luar tanah dan bangunan tempat usaha tidak lebih dari Rp. 200.000.000,2. Hanya mempekerjakan beberapa orang atau dikerjakan oleh pemilik sendiri dan keluarganya. 3. Milik warga negara Indonesia. 4. Berdiri sendiri, bukan merupakan anak perusahaan atau cabang perusahaan yang dimiliki/dikuasai. 5. Berbentuk usaha perorangan, badan usaha yang tidak berbadan hukum atau badan usaha yang berbadan hukum. Perusahaan retail skala besar adalah retail yang ketentuan umumnya diatur dalam keputusan Menteri Perindustrian dan Perdagangan Nomor 23/MPP/Kep/1/1998 tentang lembaga-lembaga usaha perdagangan. Kriteria bisnis retail yang dimaksud adalah: 1. Harus memiliki modal usaha di luar tanah dan bangunan tempat usaha sekurangkurangnya Rp. 200.000.000,2. Menggunakan teknologi pemasaran dan pelayanan yang modern. 3. Menguasai gudang secukupnya sesuai dengan komoditi yang diperdagangkan. 4. Menerapkan manajemen modern dalam pengelolaan usahanya. (Susilowati, 2005)

36

2.4.2. Lingkungan Retail Menurut Gosh (1994), lingkungan ritel terdiri dari dari dua lapisan yakni internal dan eksternal. Lingkungan internal terdiri dari pesaing (competitor), costumer dan pemasok (supplier) sedangkan lingkungan eksternal terdiri atas social-demographic environment, legal environment, economic environment, technology environment. Gambar 2.1 menunjukkan lapisan-lapisan yang ada di lingkungan retail. Pesaing dan pemasok secara langsung mempengaruhi performance perusahaan retail. Apabila pesaing membuat perusahaan retail dipaksa untuk selalu memonitoring strategi pesaing agar efisiensi pesaing dapat tercapai maka supplier sebagai pemasok mempengaruhi strategip pengecer untuk selalu mencukupi kebutuhan perusahaan retail tersebut. Jadi antara pengecer dan pemasok saling mempengaruhi satu sama lain dalam hal marketing channel.

Social-demographic Environment

Competitor Legal Environment

Costumer

Technology Environment

Supplier

Economic Environment

Gambar 2.1. Gambaran Lingkungan Retail Sumber : Gosh, 1994

37

Namun antara pesaing, pelanggan dan pemasok juga dipengaruhi oleh faktor lingkungan baik makro maupun mikro. Pengecer harus merespons perubahan yang terjadi di lingkungannya agar dalam pengambilan keputusan dapat sesuai dengan harapan, situasi dan kondisi lingkungan sekitar. Oleh karena itu, pengecer harus memperhatikan lingkungan-lingkungan sebagai berikut : ƒ

Social-demographic environment seperti usia, jenis kelamin, pendidikan, sosial dan budaya serta pola permintaan konsumen terhadap barang dan jasa.

ƒ

Legal environment seperti peraturan dan perundang-undangan.

ƒ

Economic environment seperti inflasi yang menentukan daya beli masyarakat

ƒ

Technology environment seperti teknologi komputer, komunikasi dan elektronik.

2.4.3. Peranan Retail dalam Pendistribusian Produk Menurut Manson, et al dalam Susilowati (2005), retail memiliki peranan yang penting dalam proses pendistribusian produk dan jasa dari produsen ke konsumen akhir. Namun retail memiliki 3 fungsi penting, diantaranya : a. Mengatur Persediaan Pengecer harus dapat mengatur persediaan yang ada dengan menentukan jumlah barang yang tepat, waktu yang tepat dan tempat yang tepat secara regular atau berskala serta menanggung resiko dalam penyimpanan persediaan sebelum barang sampai ke konsumen akhir. b. Promosi melalui Iklan dan Pelayanan Jasa Pengecer juga menggunakan iklan sebagai promosi melalui berbagai media baik massa maupun elektronik untuk menginformasikan apa yang ada di dalam toko tersebut, serta menyediakan pelayanan atau service store dan after sales service. c. Mengatur Arus Informasi

38

Pengecer juga mengatur informasi yang berguna untuk konsumen dan produsen mengenai produk dan jasa yang tersedia dan yang diperlukan pada toko sudah apakah telah tersedia. 2.4.4. Perusahaan Retail Kecil dan Tenaga Kerja Perusahaan retail kecil pada umunya memiliki struktur organisasi yang sederhana.

Pemiliknya

menjalankan

keseluruhan

aspek

dari

setiap

kegiatan

perusahaannya, baik itu pembelian, penjualan, pengoperasian toko maupun keuangan. Sebuah perusahaan retail kecil tidak akan mampu untuk membayar pekerja yang memiliki keahlian yang benar-benar khusus dalam bidang tertentu. Bahkan kadangkadang pemilik perusahaan sudah merupakan pekerja yang biasanya didampingi oleh satu atau dua pekerja lainnya. Tanggung jawab dan segala keputusan langsung dibawah tangan pemilik untuk dilaksanakan oleh para bawahan atau pekerjanya. Sebagai pemilik perusahaan, merchant biasanya mempekerjakan seorang kasir, penjual, pekerja bagian gudang dan pekerja-pekerja lain yang tidak membutuhkan kemampuan spesifik tertentu. Semakin meningkatnya pendapatan perusahaan retail kecil, maka kemungkinan untuk menambah tenaga kerjanya pun semakin bertambah (Burstiner, 1986).

2.5.

Penelitian Terdahulu Penelitian oleh Grant (1983), mengenai sistem pembayaran yang dilakukan di

Inggris adalah menganalisis pemilihan sistem pembayaran yang digunakan oleh perusahaan retail untuk melakukan transaksi bisnisnya. Pendekatan yang digunakan pada penelitiannya adalah dengan menggunakan pendekatan estimasi biaya. Perusahaan retail dalam melakukan transaksi menggunakan dua sistem pembayaran, yaitu pembayaran tunai dan non tunai. Untuk pembayaran secara cash digunakan juga cek, sedangkan untuk pembayaran non tunai digunakan kartu kredit perbankan. Biaya dari

39

pembayaran dibagi menjadi dua kategori yaitu : (1). Biaya yang dikenakan oleh penyedia pelayanan pembayaran (seperti perusahaan kartu kredit, perusahaan asuransi, dll). (2). Sumber pembayaran dari pengecer untuk mengatur dan juga administrasi dari penerimaan pembayaran. Hasil dari penelitiannya memperlihatkan bahwa cost (biaya) dari menggunakan sistem pembayaran non tunai (kartu kredit) tidak selalu menunjukkan penghematan. Dari segi biaya penggunaan kartu kredit memperbesar biaya untuk administrasinya dan juga biaya untuk diskon yang dikenakan oleh perbankan terhadap kartu kredit tersebut. Namun, bagi perusahaan retail peningkatan biaya ini tertutupi oleh semakin meningkatnya permintaan akan barang retail-nya. Peningkatan ini terjadi karena konsumen merasakan kemudahan dan kenyamanan dalam menggunakan kartu kredit, sehingga perusahaan retail tersebut secara keseluruhan mendapatkan keuntungan dari penggunaan kartu kredit tersebut.

2.6.

Kerangka Pemikiran Konseptual Kerangka pemikiran konseptual yang terdapat pada Gambar 2.2. dapat

dijelaskan sebagai berikut, perbankan sebagai lembaga intermediasi selama ini merupakan tempat dimana transaksi pembayaran dilakukan baik tunai maupun non tunai, tetapi dengan semakin majunya teknologi maka kinerja perbankan semakin dituntut untuk mengikuti kemajuan tersebut. Sehingga diterapkanlah teknologi dalam sistem pembayaran non tunai dimana sebelumnya dikenal paper based payment (cek dan giro), sekarang dikenal lagi sistem pembayaran non tunai yaitu sistem pembayaran elektronik dalam bentuk kartu kredit (credit card), charge card, kartu debet (debet card), dan cash card (ATM). Tujuan dari diterbitkannya sistem pembayaran elektronik adalah untuk meningkatkan efisiensi dan efektifitas, keamanan serta menghemat waktu.

40

Perusahaan retail mengadopsi teknologi baru berupa sistem pembayaran elektronik untuk mengefisienkan transaksi serta meningkatkan pelayanan terhadap konsumen mereka. Pemilihan penggunaan sistem pembayaran ini dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti umur perusahaan (AGE), pendapatan perusahaan (REV), status hukum perusahaan (STATUS), bidang usaha (COMPANY), jumlah tenaga kerja (EMPLY), tipe daerah (RURBAN) dan keamanan (SECURE). Faktor-faktor tersebut kemudian dianalisis dengan menggunakan metode regresi logistik untuk menentukan faktor yang signifikan terhadap preferensi perusahaan retail dalam menerima sistem pembayaran elektronik. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian terdahulu adalah penelitian ini lebih memfokuskan pada alasan penerimaan sistem pembayaran elektronik yang dalam hal ini adalah kartu kredit, kartu debet dan transfer bank oleh perusahaan-perusahaan retail kecil pada lima propinsi yang terdapat di Indonesia. Untuk menganalisis preferensi atau alasan penerimaan ketiga alat pembayaran, penelitian dilakukan dengan menggunakan karakteristik dan persepsi responden perusahaan-perusahan retail kecil. Regresi logistik kemudian digunakan untuk menganalisis peluang penerimaan dan juga seberapa besar pengaruh dari karakteristik dan persepsi responden terhadap ketiga alat pembayaran ini. Dengan pereduksian variabel akan dihasilkan variabel-variabel yang signifikan atau nyata pada taraf tertentu.

41

SISTEM PEMBAYARAN

Sistem Pembayaran Elektronik

Credit Card

Debet Card

Transfer Bank

Adopsi Perusahaan Retail

Faktor-Faktor yang mempengaruhi perusahaan retail kecil dalam menerima Sistem Pembayaran Elektronik.

Reduksi Peubah

Regresi Logistik

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

Gambar 2.2. Alur Kerangka Pemikiran Konseptual

42

III. GAMBARAN UMUM SISTEM PEMBAYARAN INDONESIA

3.1. Gambaran Sistem Pembayaran Nasional di Indonesia Secara umum sistem pembayaran di Indonesia masih didominasi oleh pembayaran berbasis warkat (paper-based payment system). Seiring dioperasikannya sistem Bank Indonesia – Real-Time Gross Settlement System (BI-RTGS)1 pada bulan November 2000 maka sistem pembayaran elektronis menjadi lebih berkembang dan mengambil peranan penting. Hal ini dibuktikan dengan meningkatnya penggunaan pembayaran melalui Electronic Fund Transfer Point of Sale (EFTPOS)2 pada berbagai pusat perbelanjaan dan gerai ritel, serta makin maraknya penggunaan fasilitas ATM dibandingkan dengan penarikan secara tunai pada counter bank. Dasar hukum dari sistem pembayaran nasional Indonesia adalah KUHD (Kitab Undang-Undang Hukum Perdagangan) dan UU No.3 tentang Bank Sentral tahun 2004. Ditegaskan dalam undang-undang tersebut bahwa tugas dan peran Bank Indonesia adalah menetapkan dan melaksanakan kebijakan moneter, mengatur dan menjaga kelancaran sistem pembayaran, serta mengatur dan mengawasi bank. Ketiga tugas pokok tersebut merupakan tujuan perantara dalam merealisasikan tujuan utama Bank Indonesia yaitu mencapai dan memelihara kestabilan nilai rupiah.

1

BI-RTGS adalah proses penyelesaian akhir transaksi (settlement) pembayaran yang dilakukan per transaksi (individually processed / gross settlement) dan bersifat real time (electronically processed), dimana rekening bank peserta dapat didebet / dikredit berkali-kali dalam sehari sesuai dengan perintah pembayaran dan penerimaan pembayaran. 2

EFT POS adalah suatu rancangan dimana konsumen pada waktu dan wilayah yang sama dapat melakukan pembelian barang atau jasa dengan cara mentransfer dana dari rekeningnya sendiri melalui lembaga keuangan sebagai lembaga penyedia dan tempat penyimpanan dana. Transaksi yang dilakukan menggunakan sistem identifikasi keamanan dan jaringan elektronik yang aman. Pada umumnya bentuk dari sistem identifikasi keamanan ini adalah sebuah kartu yang memiliki magnet dan dikombinasikan dengan kode atau Personal Identification Number (PIN) yang merupakan identitas dari pemiliknya.

43

3.2. Penyelenggara Jasa Pembayaran Lembaga yang melayani jasa pembayaran di Indonesia dapat digolongkan sebagai bank dan lembaga keuangan bukan bank. Kondisi dan karakteristik dari masing-masing lembaga tersebut adalah sebagai berikut. 3.2.1. Bank Indonesia dan Bank-Bank Umum Menurut Undang-Undang No. 14 Tahun 1967 Pasal 1 tentang pokok-pokok Perbankan adalah, “lembaga keuangan yang usaha pokoknya memberikan kredit dan jasa-jasa dalam lalu lintas pembayaran dan peredaran uang”. Maksud lembaga keuangan menurut Undang-Undang tersebut adalah semua badan yang kegiatan-kegiatannya berada dalam bidang keuangan, menarik uang dari dan menyalurkannya kedalam masyarakat. Perbankan didefinisikan juga sebagai suatu badan yang memiliki tugas utama menghimpun dana dari pihak ketiga, sedangkan menurut Suyatno, et al (1994), Perbankan adalah suatu badan yang berfungsi sebagai perantara untuk menyalurkan penawaran dan permintaan kredit pada waktu yang ditentukan. Pengertian Perbankan yang lain yaitu bank adalah suatu lembaga keuangan yang tujuan utamanya adalah mencari keuntungan, dimana keuntungan merupakan selisih antara pendapatan dan biaya. Pendapatan diperoleh dari hasil kegiatan yang berupa pemberian pinjaman dan pembelian surat-surat berharga, sedangkan biayanya berupa pembayaran bunga dan biaya-biaya lain dalam upayanya menarik sumber dana masyarakat (Nopirin, 1992)

Perbankan Indonesia terdiri dari Bank Indonesia (BI) sebagai bank sentral di Indonesia, bank umum dan Bank Perkreditan Rakyat (BPR). Meskipun demikian, jasa pembayaran hanya disediakan oleh BI dan bank umum. Saat ini BI adalah penyedia

44

utama dari fasilitas kliring dan setelmen antarbank. Sistem kliring di BI ini terbagi atas sistem elektronik, otomasi, semi otomasi, dan manual. Sistem kliring elektronis memungkinkan bank untuk mengirimkan data transaksinya secara elektronis dari komputer yang ada di peserta kepada komputer penyelenggara (BI); sistem ini diterapkan di Jakarta. Sistem kliring elektronik memproses warkat kliring dengan mesin baca pilah (reader sorter), yang diterapkan di Medan, Surabaya, dan Bandung. Sistem semi otomasi menggunakan disket berisi rekaman data warkat dan diterapkan di kantorkantor Bank Indonesia penyelenggara kliring selain Medan, Surabaya, dan Bandung. Pada kota-kota dimana tidak terdapat kantor BI, sebuah kantor bank komersil yang beroperasi di kota atau daerah dijadikan sebagai agen penyelenggara kliring. BI menyediakan jasa setelmen kepada bank-bank umum serta jasa-jasa transfer dana kepada pemerintah pusat dan daerah melalui rekeningnya yang berada di BI. Adapun semua kantor BI dihubungkan dengan suatu sistem jaringan transfer dana on-line. Bank umum merupakan bagian terbesar dalam kelompok lembaga keuangan di Indonesia yang menyediakan jasa transfer dana dan pembayaran, baik melalui rekening mereka pada BI, melalui hubungan bilateral, ataupun melalui jaringan transfer dana antar-cabang on-line milik mereka. Saat ini, bank-bank umum yang memiliki fasilitas transfer dana antar-cabang secara on-line adalah hanya bank-bank besar. Perlu dicatat bahwa, pada saat ini terdapat 164 bank umum dengan 5.379 kantor. Sementara itu, walaupun Bank Perkreditan Rakyat (BPR) merupakan bagian dari sistem perbankan Indonesia, mereka tidak menyediakan jasa transfer dana antar bank kepada nasabahnya. Bahkan bilamana terdapat Bank Perkreditan Rakyat (BPR) yang menyediakan jasa transfer dana, nilai dan volumenya sangat rendah dan dilakukan melalui mekanisme diluar sistem kliring. Berdasarkan pada peraturan yang berlaku,

45

Bank Perkreditan Rakyat tidak diijinkan untuk menyediakan rekening giro untuk nasabahnya dan juga tidak diijinkan untuk memiliki rekening giro pada BI. Saat ini terdapat lebih dari 8.000 kantor Bank Perkreditan Rakyat dan sebagian besar beroperasi secara lokal. Hal ini menyebabkan aktivitas perbankan yang dilakukan menjadi dibatasi oleh faktor luas wilayah, walaupun sejumlah bank perkreditan rakyat memiliki sejumlah kantor cabang pada kota-kota sekitarnya. 3.2.2. Lembaga Keuangan Bukan Bank (LKBB) Sejak terjadinya liberalisasi pada sektor keuangan, Lembaga Keuangan Bukan Bank (LKBB) memegang peranan penting sebagai salah satu sumber pembiayaan. Lembaga-lembaga yang termasuk dalam LKBB adalah perusahaan pembiayaan, perusahaan asuransi, dana pensiun dan pegadaian. Sesuai ketentuan peraturan yang berlaku pada saat ini, LKBB dapat pula menyediakan jasa kartu kredit (telah dilakukan oleh beberapa LKBB). Kegiatan PT POS Indonesia juga terkait dengan penyelenggaraan jasa pembayaran, khususnya pada produk “Buku Giro” untuk pengiriman uang dan penyetoran pajak. Jasa pengiriman uang ini dijalankan sebagai sistem yang mandiri, lepas dari perbankan. Untuk mendukung pelaksanaan jasa pengiriman uang tersebut, PT POS Indonesia memelihara rekening pada lebih dari 20 bank umum. Sejak bulan September 1995, PT POS Indonesia telah menjalin kerjasama sebagai agen untuk Bank Negara Indonesia (BNI) – yang merupakan salah satu bank persero - untuk melayani program tabungan baru (postal saving) melalui kantor-kantor cabang BNI. Pemindahan dana dari PT POS Indonesia kepada sistem perbankan dilakukan melalui rekening giro kantor pusat PT POS Indonesia yang dipeliharanya di bank-bank umum.

46

3.3. Cara Pembayaran 3.3.1. Pembayaran Tunai Mata uang yang berlaku di Indonesia adalah Rupiah, yang terdiri dari uang logam dan uang kertas. Bank Indonesia mempunyai hak tunggal untuk mengeluarkan uang kertas dan uang logam. Uang kertas dalam peredaran terdiri dari denominasi Indonesia Rupiah (IDR) 100, 500, 1.000, 5.000, 10.000, 20.000, 50.000 dan 100.000, sedangkan uang logam beredar dalam denominasi IDR 25, 50, 100, 500 dan 1.000. Pada tahun 2000 uang kartal dalam peredaran mencapai IDR 72.371 milyar, meningkat 19 persen dibandingkan angka yang tercatat pada tahun 1999. 3.3.2. Pembayaran Bukan Tunai Di Indonesia, pembayaran bukan tunai dilayani terutama oleh sistem perbankan. Bank umum menawarkan nasabahnya pilihan yang sangat beragam dalam melakukan pembukaan rekening (giro, tabungan, deposito, dll.). Sementara itu, BPR hanya dapat menawarkan rekening tabungan saja. Sebagian besar bank umum yang berukuran menengah dan besar menyediakan akses pada rekening tabungan melalui fasilitas ATM. Sedangkan transaksi – baik kredit maupun debet – yang dilaksanakan secara elektronik hanya disediakan untuk transaksi antar rekening di dalam masing-masing bank. Pembayaran melalui kartu (kartu debet dan kartu kredit, ATM dan POS) saat ini menjadi semakin populer. Bank-bank umum menyediakan berbagai jenis layanan pengiriman dana di dalam jaringan kantornya, termasuk perintah pembayaran secara reguler serta pengiriman dana secara elektronis. Dewasa ini pemindahan dana antarbank yang melebihi IDR 1 milyar serta pemindahan dana antarbank lainnya yang bersifat mendesak, diselesaikan melalui Bank Indonesia – Real-Time Gross Settlement System (BI-RTGS).

47

Layanan pemindahan dana bagi nasabah bank dapat dilakukan (oleh bank) melalui: -

transfer elektronik antar bank;

-

sistem kliring berbasis warkat untuk transaksi lokal;

-

jaringan bank koresponden, bagi pemindahan dana lintas wilayah; dan

-

sistem RTGS baik untuk pemindahan dana lokal maupun lintas wilayah.

-

Bank Indonesia telah melakukan beberapa penyempunaan khususnya di bidang sistem kliring. Apabila tidak ada kantor Bank Indonesia di kota setempat, Bank Indonesia telah mendelegasikan wewenangnya kepada penyelenggara kliring setempat untuk mengambil keputusan penting sehubungan dengan wilayah kliring masing-masing, antara lain untuk menyetujui peserta kliring yang baru.

3.3.2.1. Cek Perbankan di Indonesia umumnya menawarkan fasilitas rekening giro, yang dapat ditarik dengan menggunakan cek. BI sudah memberlakukan ketentuan yang cukup ketat sehubungan mengenai cek kosong. Cek kosong bernilai kecil apabila ditarik sebanyak tiga kali dalam jangka waktu enam bulan, dan atau satu kali penarikan cek kosong bernilai besar, dikenakan sanksi masuk “daftar hitam” dan nasabah tersebut dilarang membuka dan memiliki rekening giro di bank manapun selama jangka waktu satu tahun. 3.3.2.2. Alat Pembayaran Menggunakan Kartu Masyarakat Indonesia telah mengenal berbagai jenis kartu pembayaran, termasuk diantaranya adalah kartu kredit dan kartu debet internasional, kartu debet/ATM dan Point-of-Sale (POS), private-label cards (misalnya kartu pasar swalayan) serta beberapa kartu yang dilengkapi chip elektronik (dikenal sebagai smart card atau chip card).

48

y Kartu Kredit dan Kartu Perjalanan Wisata Kartu-kartu kredit utama dengan label terkenal, seperti VISA, Master, AMEX dan Diners sudah banyak digunakan dan diterima secara luas di Indonesia, terutama di kotakota besar. Penyelenggaraan operasional kartu kredit, pada umumnya dilaksanakan oleh bank yang mengeluarkan (issuer), baik dengan label terkenal seperti VISA, Master dan JCB maupun berbagai kartu berlabel khusus (private label cards). Kartu American Express (AMEX) dan Diners dijalankan oleh lembaga keuangan bukan bank, dengan memperoleh izin dari Departemen Keuangan. Beberapa bank juga mengeluarkan kartu kredit atas nama sendiri. Penggunaan kartu kredit sudah berkembang pesat dengan pertumbuhan yang mencapai 40 persen pada tahun 1999 dan 72 persen pada tahun 2000. Saat ini kartu kredit dilayani oleh lebih dari 35.000 penjual atau merchant di Indonesia. Jumlah pemegang kartu pada tahun 2000 mencapai sekitar 2,73 juta orang, dengan penagihan keseluruhan sebesar IDR 13.621 milyar untuk jumlah transaksi yang mencapai 37,3 juta kali. y Kartu Debet dan kartu ATM Layanan ATM mulai diperkenalkan pada awal tahun 1990-an. Sejak waktu itu, layanan ATM telah berkembang pesat dari 171,8 juta transaksi ATM pada tahun 1998 menjadi 474,9 transaksi ATM pada tahun 2000. Namun demikian, jika dibandingkan dengan jumlah penduduk di Indonesia, maka pemakaian layanan ATM masih kurang berarti, yang pada tahun 2000 mencapai rata-rata hanya 0.23 persen transaksi per penduduk setiap tahun. Saat ini ada lima jaringan ATM bersama yang didirikan di dalam negeri (ALTO, ATM BERSAMA, CAKRA, FLASH dan BCA) dan dua jaringan ATM bersama yang bersifat internasional (CIRRUS dan PLUS). Sampai sekarang jaringan ATM bersama tersebut belum saling terhubung, sehingga beberapa bank

49

terpaksa menjadi anggota lebih dari satu jaringan. Kartu ATM tidak hanya digunakan untuk penarikan uang tunai dan informasi saldo rekening, tetapi juga untuk memindahkan dana ke rekening lain pada bank yang sama, misalnya untuk tagihan telepon, kartu kredit, dll. Fasilitas pembayaran dengan pedebetan secara langsung di tempat penjualan EFTPOS semakin digemari, terutama di Jakarta dan kota-kota besar lainnya. Beberapa bank menawarkan kartu debet dalam rangka program Maestro dan Visa Electron. Sedangkan bank-bank lain menawarkan kartu atas nama bank sendiri, sehingga berkembang berbagai jenis terminal yang beragam di tempat merchant. Visi “satu terminal untuk setiap gerai” menghadapi kendala besar dikarenakan kurang adanya kesepakatan usaha antar berbagai pihak, serta adanya kekurangan pada penyediaan infrastruktur bersama untuk melakukan pertukaran dalam

transaksi. Saat ini ada

sembilan bank yang menawarkan layanan kartu debet kepada nasabahnya. Jumlah pemegang kartu pada tahun 2000 mencapai 12,1 juta orang, yang melakukan 19,4 juta transaksi dengan nilai keseluruhan mencapai sekitar IDR 4,7 milyar. Berdasarkan data dari Bank Indonesia (Biro Sistem Pembayaran Nasional) tercatat bahwa dari Januari sampai Juli 2002, jumlah kartu debet di Indonesia sebanyak 13,4 juta lembar dengan nilai transaksi Rp 4,3 triliun, dan telah dikelola oleh 12 bank. y Smart Cards Ada beberapa bank yang telah merintis sistem smart card secara terbatas, yang dapat digunakan pada mesin ATM atau POS didalam jaringannya. Sementara itu, bankbank lain juga sudah memiliki rencana peluncuran produk smart card dalam waktu dekat. Pada waktu-waktu lampau PT Telekomunikasi Indonesia (PT Telkom) telah menjual kartu telepon prabayar untuk penggunaan telepon umum. Pemakaian kartu

50

telepon ini sudah cukup meluas di Indonesia. Melalui kerjasama yang terjalin dengan sebuah perusahaan swasta, PT Telkom juga telah meluncurkan kartu telepon dalam bentuk smart card (memori yang dilindungi). 3.3.2.3. Warkat Pos Salah satu layanan yang cukup penting di sektor bukan bank adalah layanan giro yang disediakan oleh kantor pos (PT Pos Indonesia). PT Pos Indonesia menyediakan “Buku Giro” untuk pengiriman uang dan menyediakan layanan pos wesel baik dalam negeri maupun luar negeri. Pada umumnya wesel pos digunakan untuk mengirimkan uang kepada perorangan yang belum memiliki rekening bank. Selain warkat pos, PT Pos Indonesia menyediakan layanan rekening Cek Pos bagi perusahaan dan perorangan. Rekening giro digunakan terutama oleh instansi pemerintah untuk menerima penyetoran berbagai jenis pajak, melaksanakan pembayaran gaji dan pensiun pegawai negeri, membayar tagihan listrik dan telepon, dan berbagai transaksi pembayaran lain yang dilaksanakan oleh perorangan. Jasa lain yang disediakan PT Pos Indonesia termasuk Postal Traveler’s Cheques.

51

IV. METODOLOGI PENELITIAN

4.1.

Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini akan dilakukan dengan menggunakan rancangan penelitian survei,

yaitu penelitian yang mengambil sampel dari suatu populasi dan menggunakan kuisioner sebagai alat pengumpul data utama (Singarimbun dan Effendi, 1989). Penelitian dilakukan pada lima propinsi di Indonesia antara lain, DKI Jakarta, Jawa Barat, Sumatera Utara, Lampung dan Bali dan

melibatkan 11 bidang usaha dari

perusahaan retail sebagai sampelnya. Alasan pemilihan kelima propinsi yang terdiri dari kota dan kabupaten adalah pertama, menurut survei yang dilakukan oleh Bank Indonesia kelima daerah tersebut memiliki jumlah atau frekuensi pengguna dan penerima sistem pembayaran non tunai yang lebih banyak, kedua terdapatnya kantor BI di beberapa daerah tersebut yaitu Jakarta, Medan dan Bandung, dan alasan terakhir adalah kelima daerah yaitu DKI Jakarta, Jawa Barat, Sumatera Utara, Lampung dan Bali berdasarkan laporan Biro Pusat Statistik tahun 2004 memiliki PDRB yang cukup besar dan juga kota-kota di kelima daerah tersebut merupakan kota besar dan sedang berkembang. Waktu penelitian dilaksanakan pada bulan April sampai Juni 2006.

4.2.

Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh dari

hasil survei dengan menggunakan kuesioner. Data primer adalah data yang dikumpulkan atau dicatat dengan tujuan khusus untuk penelitian, sedangkan data sekunder merupakan data yang dikumpulkan bukan untuk tujuan penelitian atau untuk keperluan pencatatan. Kuesioner ini disebarkan pada perusahaan atau instansi yang terletak di ibukota propinsi dan kota / kabupaten. Objek penelitian terdiri dari 133

52

perusahaan yang meliputi 30 perusahaan di DKI Jakarta, 29 perusahaan di Jawa Barat, 18 perusahaan di Sumatera Utara, 30 perusahaan di Lampung dan 28 perusahaan di Bali. Sumber-sumber data yang dilibatkan adalah pihak

yang terkait di dalam

perusahaan retail yang berada di kota. Teknik pengambilan contoh yang digunakan adalah random stratified atau contoh acak berlapis. Dimana teknik pengambilan contoh acak berlapis adalah mengambil contoh acak sederhana dari setiap lapisan populasi (Walpole, 1982). Responden terbagi atas sembilan bidang usaha yaitu 20 persen toko swalayan, 25 persen toko non swalayan, 5 persen pom bensin, 20 persen home industry, 5 persen biro jasa, 5 persen perusahaan asuransi/keuangan, 5 persen perusahaan telekomunikasi, 5 persen perusahaan transportasi, 5 persen rumah sakit/apotik, 5 persen rumah makan/restoran, dan khusus Jakarta adalah jalan tol. Data yang digunakan untuk penelitian ini hanya 93 sampel khusus untuk perusahaan kecil yang dipisahkan berdasarkan jumlah tenaga kerjanya. Data primer yang digunakan merupakan crosssection data dimana nilai variabel yang dikumpulkan pada waktu yang sama dari beberapa daerah, perusahaan atau perorangan (Gujarati, 1997). Data diolah dengan menggunakan software E-Views 4.1

4.3.

Populasi dan Sampel Populasi dari penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan retail kecil. Dimana

perusahaan-perusahaan retail yang dijadikan sampel adalah perusahaan retail kecil seperti toko swalayan, pom bensin, biro jasa, perusahaan transportasi, jalan tol, rumah sakit, toko non swalayan, industri rumah tangga, perusahaan asuransi/keuangan, rumah makan, dan perusahaan telekomunikasi. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 93 sampel perusahaan retail kecil.

53

4.4.

Metode Analisis Data

4.4.1. Model Regresi Biner Peubah respon Y yang berskala biner dapat ditulis dengan dua nilai yaitu, Y=1 dan Y=0, sehingga mengikuti sebaran Bernoulli dengan fungsi sebaran peluang (Hosmer dan Lemeshow, 1989) f (Y = yi ) = π i yi (1 - π i )1- yi

(4.1)

sedangkan yi = {0,1} dan πi adalah peluang kejadian ke-i bernilai Y=1. Sebaran ini merupakan keluarga sebaran eksponen. Secara umum model respon pada regresi adalah: yi = E (Y xi ) + ε i

(4.2)

dengan єi merupakan komponen acak. Dalam model regresi biner E(Y│xi ) = πi dengan Var (Y│xi) = πi(1-πi), sehingga model responnya menjadi yi= πi + єi. Asumsi yang mendasari model-model regresi biner adalah bahwa peubah respon biner yi merupakan peubah yang saling bebas antara satu dengan lainnya (Liang dan McCullagh dalam Pulungan, 1995). Galat єi hanya menghasilkan dua nilai yaitu, єi = 1-πi, jika yi=1 dengan peluang πi dan єi = -πi, jika yi=0 dengan peluang 1-πi, sehingga єi menyebar dengan nilai tengah dan ragam sebagai berikut (Hosmer dan Lemeshow,1989): E(εi )=( 1-π i ) π i+(-π i )( 1 - πi) = 0

(4.3)

Var(εi )=( 1-πi )2 πi+(-πi )2( 1-πi ) =(πi )( 1-πi )

(4.4)

54

Dari sini terlihat bahwa galat dari model-model biner menyebar dengan ragam yang tidak homogen (Greene dalam Pulungan, 1995). Model linear umum merupakan model statistik yang terdiri atas tiga komponen (McCullagh dan Nelder dalam Pulungan, 1995): 1. Fungsi sebaran peluang f(y) yang termasuk dalam keluarga eksponen untuk suatu peubah acak Y yang tergantung pada parameter nilai tengah µ atau mungkin parameter lainnya. 2. Penduga linear v yang mencakup p peubah penjelas x1,x2,...,xp, dengan bentuk:

v = β 0 + β 1 x1 +β 2 x 2 + .... + β p x p

(4.5)

3. Fungsi penghubung linear (link function) g(.), yang menggambarkan hubungan antara penduga linear v dengan nilai tengah µ. Hubungan ini dapat ditulis dengan v = g( µ ). Fungsi hubung yang umum digunakan untuk menganalisis data biner adalah fungsi hubung logit yang membentuk model logit. 4.4.2.

Model Logit dan Model Penelitian

4.4.2.1. Model Logit

Jika fungsi hubung yang digunakan adalah fungsi hubung logit maka sebaran peluang yang digunakan adalah sebaran logistik yaitu, (McCullagh dan Nelder dalam Pulungan, 1995): π i=

e g(x) 1+e g(x)

(4.6)

dengan melakukan transformasi logit pada persamaan (4.6) diperoleh persamaan sebagai berikut: π g(x)= ln[ i ] 1-πi

(4.7)

55

dengan g ( x) = β 0 + β 1 x1 + .... + β p x p

(4.8)

dan i = 1,2,3,…,n 4.4.2.2. Model Penelitian

Model awal yang digunakan dalam penelitian ini adalah : Li=Ln[ Pi ( 1-Pi )]=β0+β1 x1+β2 x2+β3 x3+β4 x4+β5 x5+β6 x6+ β7 x7+εi

(4.9)

dimana : L = Logit = 1 kalau perusahaan memilih menerima sistem pembayaran elektronik. = 0 kalau perusahaan tidak memilih menerima sistem pembayaran elektronik.

X1 = Umur perusahaan

X6 = Lokasi perusahaan

X2 = Pendapatan perusahaan

X7 = Tingkat keamanan

X3 = Status hukum perusahaan

i

X4 = Bidang usaha

β1 = Intersep

X5 = Jumlah tenaga kerja

β2...β7 = Koefisien-koefisien estimasi

= Perusahaan ke-i

Persamaan Umum

Sejumlah variabel dimasukkan ke dalam model persamaan (4.8). Variabel tersebut dianggap mempengaruhi preferensi dari perusahaan retail terhadap sistem pembayaran. Kemudian dihasilkan model persamaan umum sebagai berikut : g(x)=β0+β1 Age+β2 Re v+β3 Status+β4Company+β5 Emply+β6 Rurban + β7 Secure

(4.10)

kemudian persaman (4.10) ini dimasukkan ke dalam model persamaan Logit :

πi=

e

g(x)=β0+β1Age+β2 Re v+β3Status+β4Company+β5Emply+β6 Rurban+β7 Secure

g(x)=β0+β1Age+β2 Re v+β3Status+β4Company+β5Emply+β6 Rurban+β7 Secure 1-e

(4.11)

Persamaan (4.11) di atas merupakan persamaan model logit dengan variabel-variabel penentu yang terdiri atas tujuh variabel. Variabel-variabel tersebut terdiri atas tiga variabel kuantitatif dan empat variabel kualitatif.

56

4.4.2.3. Variabel Dependent dan Independent

Sumber data dalam penelitian ini adalah berasal dari hasil survei terhadap perusahaan-perusahaan retail kecil yang terletak di DKI Jakarta, Jawa Barat, Sumatera Utara, Lampung dan Bali. Karena faktor-faktor yang mempengaruhi preferensi perusahaan retail kecil terhadap penerimaan electronic payment system ini cukup banyak, maka tidak semua faktor tersebut dapat dimasukkan dalam penelitian ini. Berdasarkan hal tersebut maka dipilih tujuh Variabel Independent (X) yang diharapkan dapat menerangkan Variabel Dependent (Y) : a. Variabel Dependent (Y) Variabel Dependent atau peubah respon Y adalah preferensi perusahaan retail dalam menggunakan Electronic Payment System. Peubah ini berskala biner, Y =1 untuk perusahaan retail yang menggunakan sistem pembayaran elektronik dan Y = 0 untuk lainnya. b. Variabel Independent (X) —

X1 = Umur Perusahaan (AGE) Umur perusahaan merupakan variabel yang mencerminkan karakteristik dari perusahaan. Variabel ini termasuk dari variabel Socio-demographic dari perusahaan, dimana variabel ini dapat digunakan sebagai salah satu faktor yang menentukan preferensi dari perusahaan untuk menentukan keputusan intern perusahaan.

—

X2 = Pendapatan Perusahaan (REV) Pendapatan

perusahaan

merupakan

variabel

yang

mencerminkan

karakteristik perusahaan (Socio-demographic). Pendapatan perusahaan

57

retail ini memperlihatkan penghasilan yang didapat oleh perusahaan dalam satu bulan terhadap penjualan produk/ jasa mereka. —

X3 = Status hukum perusahaan (STATUS) Faktor yang mempengaruhi perusahaan retail selain faktor Sociodemographic adalah legal environmet (hukum yang berlaku). Faktor legal environment ini mencakup undang-undang yang berlaku, yaitu mengenai status hukum dari perusahaan yang didirikan, berbadan hukum atau tidak. Untuk perusahaan yang telah berbadan hukum X3=1, sedangkan perusahaan yang belum berbadan hukum X3=0.

—

X4 = Bidang Usaha (COMPANY) Salah satu variabel dari karakteristik perusahaan yang membedakan perusahaan retail berdasarkan bidang usahanya. Dalam hal ini, perusahaan dibedakan menjadi 11 bidang usaha berdasrkan jenis produk/jasa yang diperjualbelikan, yaitu : 1. Toko swalayan

7. Toko non swalayan

2. Pom bensin

8. Industri rumah tangga

3. Biro jasa

9. Perusahaan asuransi/keuangan

4. Perusahaan transportasi

10. Rumah makan/restoran

5. Jalan tol

11. Perusahaan Telekomunikas

6. Rumah sakit/apotik —

X5 = Jumlah Tenaga Kerja (EMPLY) Variabel ini juga termasuk karakteristik perusahaan (Socio-demographic). Perusahaan retail dibedakan menjadi dua berdasarkan jumlah tenaga kerjanya yaitu, perusahaan retail kecil dengan jumlah pekerja antara 0-19

58

orang, dan perusahaan retail menengah ke atas dengan jumlah pekerja >19 orang (Biro Pusat Statistik dalam Dumairy, 1996). —

X6 = Tipe Daerah (RURBAN) Variabel

ini

juga

merupakan

variabel

Socio-demographic

yang

memperlihatkan lokasi dari perusahaan retail. Menggunakan variabel ini sebagai variabel dummy dengan X6 = 1 jika perusahaan tersebut terletak di kota dan X6 = 0 jika perusahaan tersebut terletak di desa. —

X7 = Sistem Keamanan (SECURE) Keamanan merupakan variabel kualitatif yang mencerminkan keefisienan dari suatu sistem pembayaran. Dalam hal ini sistem pembayaran elektronik dinyatakan sebagai sistem pembayaran yang paling efisien pada saat ini. Dimana efisiensi dari sistem pembayaran tercermin dari 5 hal : 1. Kecepatan pembayaran 2. Kepastian pembayaran 3. Keselamatan dan keamanan 4. Kenyamanan 5. Biaya. (Listfield & Montesnegret, 1994)

4.4.3. Pendugaan Parameter

Asumsi kehomogenan ragam galat tidak terpenuhi maka pendugaan βi dilakukan dengan metode penduga kemungkinan maksimum. Jika antara amatan yang satu dengan amatan yang lain diasumsikan bebas, maka fungsi kemungkinan maksimumnya adalah (Hosmer dan Lemeshow, 1989): n

L(β)=

∏ f (Y = y i=1

i

xi )

(4.12)

59

Parameter βi diduga dengan memaksimumkan persamaan di atas. Untuk memudahkan perhitungan dilakukan pendekatan logaritme, sehingga disebut fungsi log-kemungkinan (Log Likelihood) sebagai berikut: L(β ) = ln[l (β )]

(4.13)

atau n

L(β ) = ∑ { yi ln πi + (1 - yi ) ln(1 - πi )}

(4.14)

i=1

Nilai dugaan βi dapat diperoleh dengan membuat turunan pertama L(β) terhadap βi dengan i = 0,1,2,….,p. Secara teknis dugaan βi diperoleh dari proses iterasi yaitu dengan menggunakan algoritma Iteratively Reweighted Least Square (IRLS) (McCullagh dan Nelder dalam Susilowati, 2005). 4.4.4. Uji Multikolinearitas

Sebelum melakukan estimasi persamaan sebaiknya terlebih dahulu dilakukan uji apakah antar variabel bebas mengandung multicolinaerrity (Gujarati, 1997). Jika korelasinya kurang dari 0,8 maka dapat dikatakan tidak ada multicolinaerrity. 4.4.5. Pengujian Keberartian Model

Pengujian keberartian model dibuat untuk memastikan keterkaitan antara peubah-peubah penjelas dalam model dengan peubah responnya. Untuk keperluan pengujian tersebut dapat digunakan statistik uji-G, dimana statistik uji-G ini mengikuti sebaran X2 dengan derajat bebas p (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Pengujian keberartian model ini dapat juga dilakukan dengan menggunakan nilai Likelihood Ratio (LR) Statistic, dimana LR statistik mengikuti distribusi Chi-

60

scuare dengan df = degrees of freedom sebesar banyaknya variabel bebas (Supranto, 2004). Statistik uji-G adalah : G = 2{nilai log likelihood - [n1 ln(n1 ) + n0 ln(n0 ) - n ln(n)]

(4.15)

dimana : G = nilai rasio likelihood, Log likelihood = nilai likelihood model tanpa variabel tak bebas, n = total jumlah sampel, n1 = jumlah sampel yang termasuk dalam kategori P (Y = 1 | X ), n0 = jumlah sampel yang termasuk dalam kategori P (Y = 0 | X ) 4.4.6 Uji Taraf Nyata Parameter

Statistik Uji Wald digunakan untuk menguji parameter βi (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Rumus untuk Uji-Wald berdasarkan hipotesis H0: βi = 0 lawan hipotesis H1: βi ≠ 0 (i = 1,2,….,p) adalah ∧

Wi = ∧

βi ∧

∧

(4.16)

S E (β i ) ∧

∧

Sedangkan β i merupakan penduga βi dan S E (β i ) merupakan penduga galat baku ∧

dari β i . Statistik W mengikuti sebaran normal baku di bawah hipotesis βi = 0. 4.4.5 Interpretasi Koefisien

Setelah diperoleh model terbaik berdasarkan uji formal, dilakukan interpretasi koefisien yang diperoleh. Menurut Hosmer dan Lemeshow (1989), koefisien model logit ditulis sebagai βi=g(x+1 )-g(x) . Parameter βi mencerminkan

61

perubahan dalam fungsi bebas X yang disebut log odds. Log odds merupakan beda antara dua penduga logit yang dihiutng pada dua nilai (misal X=a dan X=b) dinotasikan sebagai:

Ln[ψ (a, b)] = g ( x = a) - g ( x = b) = β i * ( a - b)

(4.17)

Sedangkan penduga odds ratio adalah : ψ (a, b) = exp[β i * (a - b)]

(4.18)

Sehingga jika a-b=1 maka ψ = exp(β i ) . Interpretasi dari odds ratio ini adalah bahwa untuk X=1 memiliki kecenderungan Y=1 sebesar ψ kali dibandingkan dengan X=0.

62

V. HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1.

Deskripsi Karakteristik Responden

Perusahaan merupakan salah satu pengguna dari sistem pembayaran yang berkembang sekarang ini, yaitu sistem pembayaran elektronik. Perusahaan bekerja sama dengan pihak perbankan dalam penggunaan sistem ini, dimana perusahaan bertugas sebagai merchant (penerima) dari sistem pembayaran ini. Tujuan perusahaan dalam penggunaan sistem pembayaran elektronik ini selain mengefisienkan kinerja mereka, perusahaan juga memenuhi tuntutan dari para konsumennya untuk menerima instrumen dari sistem pembayaran elektronik ini, yaitu kartu kredit, kartu debet dan transfer melalui bank. Pada kelima gambar yang ditunjukkan, dapat diketahui jumlah dan proporsi dari karakteristik perusahaan kecil yang berada di lima propinsi sebagai responden. Dimana karakteristik responden ini didapatkan dari hasil kuesioner yang disebar pada 93 perusahaan retail kecil. STATUS HUKUM

80

64

60 29

40 20 0 Berbadan Hukum

Tdk Berbadan Hukum

Status Hukum

Gambar 5.1. Gambaran Status Hukum Perusahaan Retail Kecil

LOKASI PERUSAHAAN 50

50 43

45 40 35 Kota

Desa

Lokasi Perusahaan

Gambar 5.2. Gambaran Lokasi Perusahaan Retail Kecil Status hukum dari 93 perusahaan retail ini menunjukkan bahwa 69 persen dari perusahaan retail kecil telah memiliki badan hukum (Gambar 5.1), sedangkan sisanya belum berstatus badan hukum. Untuk gambaran letak perusahaan, dapat dilihat pada Gambar 5.2, bahwa perusahaan yang terletak di kota dan di pedesaan memiliki proporsi kurang lebih sama yaitu 54 persen di kota dan 49 persen di pedesaan. Kuesioner membagi perusahaan menjadi 11 perusahaan retail kecil. Pada Gambar 5.3 ditunjukkan bahwa proporsi usaha perusahaan retail kecil terbesar adalah yang bergerak di bidang toko non swalayan yaitu sebesar 33 persen, banyaknya proporsi dari toko non swalayan ini dikarenakan jumlah pengecer atau pengusaha retail kecil di kelima daerah survei lebih banyak, kemudian untuk perusahaan telekomunikasi, perusahaan yang dijadikan sampel sebanyak 11 persen, yang dimaksud perusahaan retail kecil telekomunikasi disini adalah perusahaan retail yang menjual barang-barang telekomunikasi secara eceran, seperti toko mobilephone eceran yang menjual pernakpernik telekomunikasi, warung telepon, dan warung internet. Kemudian 10 persen untuk bidang usaha biro jasa dimana yang termasuk biro jasa adalah biro jasa travel, selanjutnya 9 persen untuk pom bensin, home industry dan toko swalayan, dan 19

64

persen sisanya untuk perusahaan retail lainnya, seperti rumah sakit / apotik, rumah makan, jalan tol, perusahaan asuransi dan perusahaan transportasi. Proporsi Bidang Usaha 9%

9% 11% 1% 5%

33% 6% 2% 10%

5%

9%

Sw alayan

Non Sw alayan

Pom Bensin

Home Industry

Biro Jasa

Prshn Asuransi

Prshn Transpor

Rumah Makan

Jalan tol

Prshn Telkmnksi

Rumah Sakit

Gambar 5.3. Proporsi Bidang Usaha Perusahaan Retail Kecil Pendapatan Perusahaan

9%

10% < 10 juta

28%

29%

10 juta -50 juta

50 juta-100 juta 100 juta - 500 juta > 500 juta

24%

Gambar 5.4. Proporsi Pendapatan Perusahaan Retail Kecil Pada Gambar 5.4 proporsi pendapatan perusahaan retail kecil kurang lebih seimbang antara pendapatan 10 juta- 50 juta rupiah, 50 juta-100 juta rupiah dan perusahaan yang berpendapatan 100 juta -500 juta rupiah. Sisanya merupakan perusahaan dengan pendapatan kurang dari 10 juta (10 persen) dan perusahaan berpendapatan lebih besar dari 500 juta rupiah (9 persen). Dari hasil survei tersebut menunjukkan bahwa sebagian besar sampel perusahaan termasuk perusahaan yang memiliki tingkat pendapatan yang cukup tinggi.

65

UM UR PERUSAHAAN

12% 9%

34%

15%

30%

< 5 Thn 5 - 10 Thn 11- 20 Thn 21 - 30 Thn >30 Thn

Gambar 5.5. Proporsi Umur Perusahaan Retail Kecil Untuk umur perusahaan Gambar 5.5, sebagian besar merupakan perusahaan kecil yang masih berumur kurang dari lima tahun. Biasanya perusahaan baru ini merupakan perusahaan retail kecil yang berkembang pesat karena inovasi mereka yang berbeda atau baru bagi kalangan konsumen, sehingga pendapatan yang mereka terima besar untuk beberapa tahun kedepan. Untuk perusahaan seperti ini inovasi penting bagi mereka demi kelanjutan usaha mereka. Sedangkan untuk perusahaan retail lainnya yang telah beroperasi lama, merupakan perusahaan yang telah mampu mempertahankan konsumen mereka, sehingga pendapatan mereka stabil dari tahun ke tahun

5.2.

Kartu Kredit

5.2.1. Uji Multikolinearitas

Sebelum dilakukan regresi untuk menentukan faktor-faktor yang paling signifikan terhadap keputusan perusahaan dalam menerima sistem pembayaran yaitu kartu kredit, terlebih dahulu dilakukan uji multikolinear untuk menentukan korelasi antara variabel-variabel bebasnya. Pada Tabel 5.1 ditampilkan hasil uji multikolinearitas terhadap ketujuh variabel bebas dari kartu kredit yaitu umur perusahaan (X1),

66

pendapatan perusahaan (X2), status hukum perusahaan (X3), bidang usaha (X4), jumlah tenaga kerja (X5), lokasi perusahaan (X6) dan tingkat keamanan dari kartu kredit (X7). Tabel 5.1. Hasil Uji Multikolinearitas pada Data Kartu Kredit X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1 1.000000 -0.001177 0.055299 -0.111908 0.209619 -0.092329 X2 -0.001177 1.000000 -0.020835 -0.044306 0.369756 -0.027318 X3 0.055299 -0.020835 1.000000 0.183283 0.113562 0.167201 X4 -0.111908 -0.044306 0.183283 1.000000 -0.043080 -0.100836 X5 0.209619 0.369756 0.113562 -0.043080 1.000000 -0.068972 X6 -0.092329 -0.027318 0.167201 -0.100836 -0.068972 1.000000 X7 -0.108890 0.083805 0.126357 0.051789 0.049328 0.170456

X7 -0.108890 0.083805 0.126357 0.051789 0.049328 0.170456 1.000000

Sumber: Lampiran 2

Multikolinear terjadi jika nilai korelasi antar variabel bebas lebih besar dari 0,8 (rule of tumbs 0,8). Jika nilai korelasinya kurang dari 0,8 (rule of tumbs 0,8) maka dapat dikatakan tidak ada multikolinear. Dari hasil pengujian dapat diketahui bahwa nilai korelasi antar variabel bebas yang ada kurang dari 0,8, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinear pada data kartu kredit tersebut. 5.2.2. Hasil Regresi Logistik

Pemakaian sistem pembayaran elektronik dalam hal ini kartu kredit lebih meluas sekarang ini dibandingkan beberapa tahun yang lalu. Untuk memenuhi tuntutan penggunaan jenis pembayaran kartu ini, perusahaan berusaha meningkatkan pelayanan mereka dengan mengadopsi teknologi yang dikeluarkan oleh perbankan ini. Perusahaan yang menerima sistem pembayaran ini tidak hanya perusahaan besar, namun telah berkembang sampai ke perusahaan kecil. Dari data yang dikumpulkan ditemukan bahwa 43 persen dari keseluruhan sampel perusahaan retail kecil telah menerima sistem pembayaran elektronik ini. Secara umum alasan penerimaan kartu kredit ini adalah perusahaan dapat mempercepat transaksi yang mereka lakukan, selain itu mereka tidak harus menanggung resiko kehilangan atau penyalahgunaan lainnya yang mungkin terjadi dari manjemen perusahaan mereka.. Secara ekonomi, sebagian besar perusahaan

67

menyatakan pemasangan sistem ini mengurangi biaya-biaya administrasi lainnya, seperti biaya keamanan, biaya untuk sumber daya yang dikhususkan untuk mengurus uang kas yang mereka miliki. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat faktor-faktor yang signifikan yang mempengaruhi perusahaan retail kecil dalam menerima kartu kredit ini sebagai alat pembayaran. Pada model awal regresi logistik didapatkan bahwa nilai LR Statistic (7 df) sebesar 45,61342 dengan nilai probabilitas (LR Statistic) adalah sebesar 0,000 sehingga dapat disimpulkan semua variabel mempunyai dampak positif pada nilai akhir dan persamaan dapat memasukkan semua variabel bebas atau dengan kata lain melalui uji G, paling sedikit terdapat satu βi yang tidak sama dengan nol pada taraf nyata α =10%. Sedangkan setelah dilakukan uji Wald, ternyata koefisien variabel X1, X2, X4, X6 dan X7 tidak signifikan secara statistik pada taraf nyata α = 10%, sehingga perlu dilakukan reduksi peubah variabel yang paling tidak signifikan. Dari ketujuh variabel yang merupakan enam variabel karakteristik dan satu variabel persepsi perusahaan akan efisiensi dari sistem pembayaran, setelah dilakukan pereduksian variabel yang dapat ditunjukkan pada Tabel 5.2, hanya dua variabel yang mempengaruhi secara nyata (taraf nyata 10 persen) terhadap pemilihan mereka akan alat pembayaran kartu kredit ini. Tabel 5.2. Beberapa Alternatif Regresi Logistik pada Kartu Kredit Probabilitas Model Ke-1 Ke-2 Ke-3 Ke-4 Ke-5 X1 0,4595 0,4608 0,4779 0,4296 0,1335 X2 0,6053 0,6066 0,6151 X3 0,3209 0,3165 0,3372 0,1664 0,0569* X4 0,7559 0,7597 X5 0,0608* 0,0595* 0,0572* 0,0346* 0,0304* X6 0,9535 X7 0,0002* 0,0001* 0,0001* 1,0000 Keterangan: *Nyata pada taraf α = 10%

Ke-6 0,0683* 0,0561* -

68

Hasil regresi logistik memperlihatkan variabel X3 (Status hukum) dan X5 (Tenaga Kerja) memberikan pengaruh yang paling signifikan. Dengan nilai probabilitas X3 sebesar 0,0683 dan X5 sebesar 0,0561, kedua variabel ini signifikan pada taraf nyata 10 persen, dimana dihasilkan koefisien dari X3 =0,903 dan X5= 0,089.(Tabel 5.3) Tabel 5.3. Hasil Akhir Regresi Logistik (Model ke-6) Variabel Koefisien Probabilitas C -1,545 0.0037 (X3) Status Hukum 0,903 0,0683 (X5) Tenaga Kerja 0,089 0,0561 LR Statistic (2 df) = 7,988 Probability (LR Stat) = 0,018 Mcfadden R-Square = 0,062 Log likelihood = -59,556 G = 2{(-59,556)-{40 ln (40) + 53 (53)-93 ln (93)}} =7,99 Keterangan: Nyata pada taraf α = 10%

Rasio Odds 2,466 1,093

Pada kartu kredit model akhir yang digunakan merupakan model dimana semua peubahnya signifikan pada taraf nyata 10 persen, yaitu : Li=Ln[ Pi ( 1-Pi)]=β 0+β3 X 3 +β5 X 5+ε i

(5.1)

dimana : X3 = Status Hukum X9 = Jumlah Tenaga Kerja Lingkungan hukum adalah merupakan sebuah lingkungan yang dibentuk berdasarkan batasan hukum dimana perusahaan retail dan perusahaan-perusahaan lainnya harus mentaati peraturan-peraturan yang ada. (Lewison dan Delozier, 1982). Dalam beberapa kasus peraturan membatasi perusahaan retail dalam berperilaku bisnis dan disisi lain peraturan tersebut melarang beberapa kegiatan bisnis perusahaan. Lingkungan hukum juga melindungi perusahaan retail, pemilik perusahaan, pekerja, penanggung jawab, masyarakat dari persaingan bisnis atau kegiatan transaksi yang tidak sehat. Lingkungan hukum terdiri atas peraturan administrasi, kontrak perusahaan,

69

kelegalan (status hukum), perpajakan dan kontrol darurat lainnya. Status hukum merupakan variabel karakteristik dari perusahaan retail, dimana sebagian besar sampel menunjukkan perusahaan telah memiliki status hukum. Nilai koefisien dari variabel ini adalah sebesar 0,903 yang menunjukkan bahwa status hukum mempengaruhi perusahaan retail kecil dalam menerima alat pembayaran kartu kredit ini

sebesar

kurang lebih satu. Artinya jika perusahaan yang telah memiliki status hukum, maka keinginan perusahaan untuk memasang pelayanan kartu kredit akan meningkat. Untuk mengetahui seberapa besar peluang/kemungkinan dari perusahaan untuk menerima kartu kredit ini, ditentukan oleh nilai rasio odds. Untuk status hukum, nilai dari rasio odds adalah sebesar 2,446. Kemungkinan/peluang perusahaan yang telah memiliki badan hukum untuk memasang pelayanan kartu kredit adalah kurang lebih dua kali lipat dibandingkan perusahaan yang tidak berbadan hukum. Secara teori, pengaruh dari status hukum terhadap pemasangan ini dikaitkan dengan masalah perizinan usaha dan juga perpajakan. Untuk melakukan pemasangan alat pembayaran kartu kredit ini juga harus melakukan pendaftaran kepada pihak yang mengeluarkan kartu kredit tersebut. Bagi perusahaan yang merasa tidak memiliki izin atau status hukum, akan merasa khawatir jika usaha yang mereka lakukan mengalami masalah dalam hal perizinannya apabila mereka memutuskan untuk menerima sistem pembayaran ini. Walaupun dari hasil survei juga didapatkan beberapa perusahaan yang tidak berbadan hukum telah memasang pelayanan pembayaran dengan kartu kredit ini. Pengaruh kedua yang paling nyata terhadap pemilihan sistem pembayaran adalah jumlah tenaga kerja yang dimiliki oleh perusahaan retail kecil ini. Dari nilai koefisien jumlah tenaga kerja positif yaitu sebesar 0,089 dapat disimpulkan bahwa walaupun nilai koefisien yang didapat tidak terlalu besar, namun cukup berpengaruh

70

terhadap keputusan perusahaan. Perusahaan akan merubah komposisi dari tenaga kerjanya, sesuai dengan teori bahwa perusahaan akan melakukan shift terhadap tenaga kerjanya sehubungan dengan penggunaan teknologi baru yang perusahaan adopsi (Simanjuntak, 1985). Dalam hal ini, penelitian menghasilkan jika perusahaan merubah atau menambah tenaga kerjanya, maka kemungkinan perusahaan mengadopsi teknologi akan lebih besar. Dalam bukunya, Burstiner (1986) mengemukakan bahwa perusahaan retail kecil hanya akan menambah tenaga kerjanya sebagai pekerja tambahan untuk menjalankan inventaris perusahaan yang tidak memerlukan keahlian khusus dari para pekerjanya. Dari nilai rasio odds

tenaga kerja, dapat diketahui bahwa

kemungkinan/peluang akan perusahaan yang menambah tenaga kerjanya dalam menerima pelayanan kartu kredit akan sebesar kurang lebih satu kali lipat dibandingkan perusahaan yang tidak menambah tenaga kerjanya. Dengan kata lain kemungkinannya hampir sama antara perusahaan yang menambah tenaga kerja dengan yang tidak menambah tenaga kerjanya.

5.3.

Kartu Debet

5.3.1. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas juga dilakukan terhadap data kartu debet, dimana variabel bebasnya juga terdiri dari tujuh variabel yaitu umur perusahaan, pendapatan perusahaan, status hukum perusahaan, bidang usaha, jumlah tenaga kerja, lokasi perusahaan dan tingkat keamanan kartu debet.

71

Tabel 5.4. Hasil Uji Multikolinearitas pada Data Kartu Debet X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1 1.000000 -0.001177 0.055299 -0.111908 0.209619 -0.092329 X2 -0.001177 1.000000 -0.020835 -0.044306 0.369756 -0.027318 X3 0.055299 -0.020835 1.000000 0.183283 0.113562 0.167201 X4 -0.111908 -0.044306 0.183283 1.000000 -0.043080 -0.100836 X5 0.209619 0.369756 0.113562 -0.043080 1.000000 -0.068972 X6 -0.092329 -0.027318 0.167201 -0.100836 -0.068972 1.000000 X7 -0.117979 0.054549 -0.043131 -0.019040 0.021726 0.117964

X7 -0.117979 0.054549 -0.043131 -0.019040 0.021726 0.117964 1.000000

Sumber : Lampiran 5

Hasil pengujian pada Tabel 5.4 didapat bahwa nilai korelasi antara variabel variabel bebasnya kurang dari 0,8 (rule of tumbs 0,8), sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinear pada data kartu debet tersebut. Setelah dilakukan uji ini, kemudian dilanjutkan dengan melakukan regresi logistik. 5.3.2. Hasil Regresi Logistik

Kartu debet merupakan jenis kartu pembayaran elektronik yang fungsinya hampir sama dengan kartu kredit, namun dari segi jenis keduanya berbeda. Setelah berkembangnya penggunaan kartu kredit, kemudian penggunaan kartu debet pun ikut meluas. Saat ini perusahaan ritel kecil yang telah menerima pembayaran dengan kartu debet sebanyak 42 persen dari keseluruhan sampel, ini menunjukkan bahwa pemakaian kartu debet hampir sejalan dengan penerimaan kartu kredit. Dari hasil survei opini, diketahui bahwa para pengusaha atau pemilik perusahaan dan khususnya para pekerjanya sekarang ini lebih cenderung lebih menyukai alat pembayaran kartu debet daripada kartu kredit. Alasan mereka adalah penggunaan kartu debet yang lebih mudah dan juga permasalahan biaya tagihan minimal yang sering terjadi pada kartu kredit konsumen yang seringkali mengharuskan perusahaan untuk membayarnya, sehingga mengurangi pendapatan yang mereka terima yang imbas akhirnya adalah upah dari tenaga kerja mereka menjadi menurun. Hal ini mengakibatkan perusahaan retail kecil lebih memilih untuk menerima kartu debet.

72

Penentuan faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan kemudian dilakukan dengan menggunakan tujuh variabel bebas, yang kemudian diregresi dengan menggunakan regresi logistik. Pada model awal regresi logistik didapatkan bahwa nilai LR Statistic (7 df) sebesar 50,99224 dengan nilai probabilitas (LR Statistic) adalah sebesar 0,000 sehingga dapat disimpulkan semua variabel mempunyai dampak positif pada nilai akhir dan persamaan dapat memasukkan semua variabel bebas atau dengan kata lain melalui uji G, paling sedikit terdapat satu βi yang tidak sama dengan nol pada taraf nyata α =10%. Sedangkan setelah dilakukan uji Wald, ternyata koefisien variabel X1, X2, X4, X6 dan X7 tidak signifikan secara statistik pada taraf nyata α = 10%, sehingga perlu dilakukan reduksi peubah variabel yang paling tidak signifikan (Tabel 5.5). Tabel 5.5. Beberapa Alternatif Regresi Logistik pada Kartu Kredit Probabilitas Model Ke-1 Ke-2 Ke3 Ke-4 Ke-5 X1 0,6505 0,6387 0,5907 0,2069 0,1877 X2 0,8119 0,8094 X3 0,1540 0,1476 0,0264* 0,1168 0,0781* X4 0,9548 X5 0,1005 0,1003 0,0179* 0,0335* 0,0398* X6 0,7436 0,7477 0,7067 0,2739 X7 0,0001* 0,0001* 1,0000 Keterangan: *Nyata pada taraf α = 10% Tabel 5.6. Hasil Akhir Regresi Logistik (Model ke-6) Variabel Koefisien Probabilitas C -1,587 0.0041 (X3) Status Hukum 0,839 0,0898 (X5) Tenaga Kerja 0,085 0,0663 LR Statistic (2 df) = 7,136 Probability (LR Stat) = 0,0281 Mcfadden R-Square = 0,0564 Log likelihood = -59,679 G = 2{(-59,679)-{39 ln (39) +54 ln (54)-93ln (93)}} = 7,139 Keterangan: Nyata pada taraf α = 10%

Ke-6 0,0898* 0,0663* -

Rasio Odds 2,314 1,088

73

Hasil regresi logistik menunjukkan bahwa terdapat dua faktor yang mempengaruhi secara signifikan (taraf nyata 10 persen) terhadap keputusan perusahaan dalam menerima alat pembayaran kartu debet ini. Sama halnya dengan alat pembayaran kartu kredit, dari model terakhir regresi logistik didapatkan bahwa variabel X3 (status hukum) dan X5 (tenaga kerja) mempengaruhi secara nyata. Dengan nilai probabilitas X3 sebesar 0,0898 dan X5 sebesar 0,0663, kedua variabel ini signifikan pada taraf nyata 10 persen, dimana dihasilkan koefisien dari X3 =0,839 dan X5= 0,085. (Tabel 5.6) Pada kartu debit model akhir yang digunakan merupakan model dimana semua peubahnya signifikan pada taraf nyata 10 persen, yaitu : Li=Ln[ Pi ( 1-Pi)]=β 0+β3 X 3 +β 5 X 5 + ε i

(5.2)

dimana, X3 = Jenis kelamin X5 = Umur Terdapatnya kesamaan pada faktor-faktor yang berpengaruh antara kartu debet dengan kartu kredit memperlihatkan bahwa perusahaan memasang pelayanan pembayaran kartu debet dan kartu kredit secara bersamaan dengan alasan yang sama. Status hukum yang berpengaruh positif sebesar 0,893 terhadap pelayanan kartu debet juga memiliki alasan yang kurang lebih sama dengan pelayanan kartu kredit. Perusahaan yang telah berbadan hukum cenderung lebih menerima untuk pemasangan pelayanan pembayaran kartu debet ini. Keadaan perusahaan yang belum berstatus hukum akan mengakibatkan pemilik perusahaan khawatir dengan masalah perizinannya. Dari segi ekonomi, pemilik juga memikirkan permasalahan pajak yang akan ditanggung jika perusahaan melakukan kerja sama dengan pihak yang mengeluarkan alat pembayaran tersebut. Kemungkinan perusahaan retail kecil untuk mengadopsi

74

penggunaan alat pembayaran kartu debet ini dapat dilihat pada melalui rasio odds-nya. Perusahaan yang berstatus badan hukum akan memiliki kemungkinan kurang lebih dua kali lipat untuk menerima pelayanan pembayaran kartu debet daripada perusahaan yang tidak berstatus badan hukum. Jumlah tenaga kerja juga turut mempengaruhi keputusan suatu perusahaan untuk menerima pembayaran kartu debet ini. Nilai koefisien sebesar 0,085 memperlihatkan bahwa perusahaan yang menambah tenaga kerja memberikan pengaruh yang tidak begitu besar terhadap adopsi teknologi sistem pembayaran ini. Sama halnya dengan penerimaan terhadap kartu kredit, perusahaan akan melakukan shift dan menambah beberapa pekerja untuk menangani manajemen sistem pembayaran tersebut. Dari nilai rasio odds dapat dilihat bahwa peluang perusahaan yang menambah tenaga kerjanya memiliki kemungkinan/peluang kurang lebih satu kali lipat atau hampir sama untuk mengadopsi teknologi sistem pembayaran dengan perusahaan yang para pekerjanya tetap atau yang tidak menambah pekerjanya.

5.4.

Transfer Bank

5.4.1. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas juga dilakukan terhadap data transfer bank, dimana variabel bebasnya juga terdiri dari tujuh variabel yaitu umur perusahaan, pendapatan perusahaan, status hukum perusahaan, bidang usaha, jumlah tenaga kerja, lokasi perusahaan dan tingkat keamanan alat pembayaran transfer bank.

75

Tabel 5.7. Uji Multikolinearitas pada Data Transfer Bank X1 X2 X3 X4 X5 X1 1.000000 -0.001177 0.055299 -0.111908 0.209619 X2 -0.001177 1.000000 -0.020835 -0.044306 0.369756 X3 0.055299 -0.020835 1.000000 0.183283 0.113562 X4 -0.111908 -0.044306 0.183283 1.000000 -0.043080 X5 0.209619 0.369756 0.113562 -0.043080 1.000000 X6 -0.092329 -0.027318 0.167201 -0.100836 -0.068972 X7 -0.012470 0.187753 0.116856 -0.045208 0.269297

X6 -0.092329 -0.027318 0.167201 -0.100836 -0.068972 1.000000 -0.018275

X7 -0.012470 0.187753 0.116856 -0.045208 0.269297 -0.018275 1.000000

Sumber : Lampiran 8

Hasil pengujian yang ditunjukkan pada Tabel 5.7 didapat bahwa nilai korelasi antara variabel variabel bebasnya kurang dari 0,8 (rule of tumbs 0,8), sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinear pada data kartu debet tersebut. Setelah dilakukan uji ini, kemudian dilanjutkan dengan melakukan regresi logistik. 5.4.2. Hasil Regresi Logistik

Transfer bank merupakan salah satu fasilitas sistem pembayaran yang berbeda jenisnya dengan kedua alat pembayaran sebelumnya. Transfer bank bukan jenis alat pembayaran berupa kartu, namun merupakan alat pembayaran yang bersifat maya yaitu melalui internet. Transaksi dilakukan melalui transfer antar perbankan dengan menggunakan internet. Dari sampel yang diambil saat survei, 40 persen dari 93 perusahaan retail kecil telah menerima pembayaran melalui fasilitas transfer bank. Sama seperti alasan penerimaan kedua alat pembayaran sebelumnya, survei opini menyatakan bahwa fasilitas ini memberikan kemudahan bagi perusahaan untuk bertransaksi dengan konsumennya, khususnya untuk perusahaan yang skala usahanya cukup besar. Selain itu menurut mereka, jika menggunakan sistem pembayaran ini menghindari kesalahan terhadap pencatatan, penghitungan dan resiko akan uang palsu. Regresi logistik juga dilakukan terhadap tujuh variabel bebas, sehingga menghasilkan variabel yang paling signifikan. Pada model awal regresi logistik didapatkan bahwa nilai LR Statistic (7 df) sebesar 44,04815 dengan nilai probabilitas

76

(LR Statistic) adalah sebesar 0,000 sehingga dapat disimpulkan semua variabel mempunyai dampak positif pada nilai akhir dan persamaan dapat memasukkan semua variabel bebas atau dengan kata lain melalui uji G, paling sedikit terdapat satu βi yang tidak sama dengan nol pada taraf nyata α =10%. Sedangkan setelah dilakukan uji Wald, ternyata koefisien variabel X1, X2, X3, X4, X5 dan X6 tidak signifikan secara statistik pada taraf nyata α = 10%, sehingga perlu dilakukan reduksi peubah variabel yang paling tidak signifikan (Tabel 5.8). Model akhir regresi logistik setelah dilakukan pereduksian model menghasilkan persamaan dengan satu variabel bebas. Dari ketujuh variabel bebas, hanya terdapat satu variabel yang signifikan dengan nilai probabilitas sebesar 0,000 dan nilai koefisien sebesar 4,390 (Tabel 5.9) Tabel 5.8. Beberapa Alternatif Estimasi Regresi Logistik pada Transfer Bank Model Probabilitas Ke-1 Ke-2 Ke-3 Ke-4 Ke-5 Ke-6 Ke-7 X1 0,6183 0,6239 0,6202 0,5852 X2 0,3284 0,3290 0,3325 0,3247 0,3484 0,4435 X3 0,8834 0,8673 X4 0,9377 X5 0,4203 0,4169 0,4270 0,441 0,5159 X6 0,6268 0,6149 0,6299 X7 0,000* 0,000* 0,000* 0,000* 0,000* 0,000* 0,000* Keterangan: *Nyata pada taraf α = 10% Tabel 5.9. Hasil Akhir Regresi Logistik (Model Ke-7) Variabel Koefisien Probabilitas C -1,299 0,000 (X7) Keamanan Transfer 4,3903 0,000 LR Statistic (1 df) = 44,0481 Probability (LR Stat) = 0,000 Mcfadden R-Square = 0,3523 Log likelihood = -40,484 G = 2{(-40,484)-{37 ln (37)+56 ln (56)-93 ln (93)}} = 44,051 Keterangan: Nyata pada taraf α = 10%

Rasio Odds 80,664

77

Pada transfer bank model akhir yang digunakan merupakan model dimana semua peubahnya signifikan pada taraf nyata 10 persen, yaitu : Li=Ln[ Pi ( 1-Pi)]=β 0+β 7 X 7 + ε i

(5.3)

X7 = Tingkat Keamanan Berbeda dengan hasil kedua alat pembayaran sebelumnya, alasan perusahaan untuk menerima transfer bank sebagai alat pembayaran konsumennya adalah tingkat keamanan dari transfer bank itu sendiri. Perbedaan jenis alat pembayaran transfer bank dengan kedua kartu pembayaran sebelumnya, menghasilkan perbedaan alasan dari perusahaan untuk mengadopsi sistem pembayaran ini. Nilai koefisien sebesar 4,390 memperlihatkan bahwa keamanan dari sistem ini berpengaruh sangat besar terhadap keputusan perusahaan dan merupakan satu-satunya faktor yang paling penting. Keamanan merupakan salah satu unsur dari efisiensi sistem pembayaran (Listfield dan Montes-Negret, 1994), sehingga transfer bank dapat digolongkan sebagai sistem pembayaran yang efisien. Jika tingkat keamanan dari sistem pembayaran tersebut meningkat maka hal ini akan lebih memotivasi perusahaan untuk menerima alat pembayaran transfer bank ini. Rasio odds menunjukkan kemungkinan / peluang yang lebih besar pada perusahaan yang merasa aman dalam menggunakan transfer bank, perusahaan yang merasa aman untuk bertransaksi dengan menggunakan transfer bank akan lebih besar kemungkinannya kurang lebih 80 kali untuk menerima pembayaran melalui transfer bank dibandingkan dengan perusahaan yang tidak merasa aman untuk bertransaksi dengan menggunakan transfer bank.

78

VI. KESIMPULAN DAN SARAN

6.1.

Kesimpulan

Berdasarkan hasil dari penelitian yang disesuaikan dengan tujuan dari penelitian maka dapat diambil kesimpulan: 1. Sistem pembayaran elektronik di kelima kota besar Indonesia telah berkembang dan meluas, hal ini dapat dilihat dari banyaknya perusahaan-perusahaan yang telah menggunakan instrumen pembayaran elektronik ini. Perusahaan retail kecil dari lima kota besar di Indonesia ini telah cukup banyak yang menerima alat pembayaran elektronik dalam bentuk kartu kredit, kartu debet dan transfer bank, yaitu rata- rata sekitar 41 persen dari 93 sampel perusahaan retail kecil. Pada awal penerimaan sistem ini perusahaan retail kecil lebih banyak menerima pembayaran dengan kartu kredit, kemudian diikuti oleh kartu debet. Saat ini konsumen yang menggunakan transfer melalui perbankan juga telah meluas, untuk itu perusahaan retail kecil juga telah banyak mengadopsi teknologi sudah berkembang cukup lama ini. Secara umum perusahaan retail kecil lebih menyukai penerimaan pembayaran dengan menggunakan kartu debet dengan alasan kemudahan dalam transaksi dibandingkan dengan kartu kredit, sedangkan untuk transfer bank mereka tidak memahami secara detail penggunaannya, karena konsumen yang menggunakan pembayaran ini pun masih jarang ada. Perusahaan retail kecil juga mengeluarkan berbagai kritik terhadap sistem pembayaran khususnya untuk kartu kredit. Perusahaan seringkali merasa rugi apabila terdapat konsumen yang tidak membayar tagihan minimal yang seharusnya dikenakan terhadap mereka. Sehingga seringkali perusahaanlah yang diharuskan untuk membayar tagihan tersebut, hal ini akan berakibat pada

79

berkurangnya pendapatan yang mereka terima, sehingga para pekerja pun akhirnya turut dirugikan. 2. Karakteristik yang cenderung mendorong perusahaan retail kecil untuk menerima instrumen kartu kredit untuk pembayaran konsumennya adalah status badan hukum dari perusahaan serta jumlah tenaga kerja yang perusahaan miliki. Kemungkinan sebuah perusahaan yang telah berstatus badan hukum lebih besar untuk menerima alat pembayaran kartu kredit dari pada perusahaan retail yang belum memiliki status hukum yang resmi. Sedangkan kemungkinan bagi perusahaan yang menambah atau melakukan perubahan komposisi terhadap tenaga kerjanya memiliki peluang yang hampir sama dengan perusahaan yang tidak melakukan penambahan atau melakukan pertukaran tenaga kerjanya dalam hal penerimaan terhadap kartu kredit. 3. Untuk perusahaan retail kecil sebagai merchant dari kartu debet, didapatkan bahwa yang mendorong penerimaan mereka terhadap kartu debet adalah status badan hukum dan juga jumlah tenaga kerja yang dimiliki oleh perusahaan tersebut. Kartu debet memiliki karakteristik yang hampir sama dengan kartu kredit, sehingga faktorfaktor yang berpengaruh terhadap penerimaan kartu debet sama dengan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kartu kredit. Kemungkinan untuk menerima kartu debet pada perusahaan yang berstatus hukum lebih besar daripada perusahaan yang belum memiliki status hukum. Sedangkan untuk perusahaan yang menambah atau merubah komposisi tenaga kerjanya memiliki kemungkinan hampir sama dengan perusahaan yang tidak menambah atau merubah tenaga kerjanya dalam hal penerimaan terhadap alat pembayaran kartu debet. 4. Transfer melalui bank sudah mulai banyak digunakan oleh perusahaan retail kecil untuk pembayaran yang dilakukan oleh konsumen.Untuk transfer bank, faktor yang

80

mempengaruhi perusahaan dalam menerima sistem pembayaran ini adalah tingkat keamanan dari instrumen pembayaran ini, sehingga perusahaan tidak lagi mengkhawatirkan resiko terjadinya pencurian atau jenis kehilangan lainnya. Kemungkinan penerimaan terhadap transfer bank akan sangat besar jika perusahaan merasa tingkat keamanan dari transfer bank ini tinggi, sebaliknya jika perusahaan kurang merasa aman dalam menggunakan transfer bank ini maka kemungkinan untuk menerima sistem pembayaran ini akan berkurang.

6.2.

Saran

Berdasarkan uraian-uraian yang telah disajikan sebelumnya maka dalam penelitian ini terdapat beberapa saran yang dapat diberikan. 1. Perbankan lebih mensosialisasikan sistem pembayaran elektronik, namun dengan memperhatikan keuntungan atau keunggulan dari sistem pembayaran tersebut. Khusus untuk transfer bank, karena sistem pembayaran ini memiliki mekanisme kerja dalam bentuk pemindahan dana pada rekening antar bank, maka sudah seharusnya perbankan lebih mengutamakan peningkatan pelayanan dengan mengurangi resiko dalam bertransaksi sehingga perusahaan retail sebagai penerima merasa aman dalam melakukan kegiatan transaksinya. 2. Perusahaan-perusahaan retail kecil sebagai merchant sebaiknya lebih banyak mencari informasi mengenai sistem pembayaran yang baik, agar nantinya tidak keliru dalam menerima sistem pembayaran yang efektif dan efisien dengan resiko yang minimal. Dan juga agar mereka dapat lebih mengefisienkan kinerja mereka, sehingga nantinya perusahaan dapat meningkatkan produktivitasnya.

81

3. Untuk penelitian selanjutnya, karena pada penelitian ini terdapat beberapa keterbatasan maka disarankan untuk menganalisa perkembangan perusahaan yang menerima sistem pembayaran elektronik serta menganalisa faktor-faktor yang menjadi preferensi perusahaan retail besar dalam menggunakan sistem pembayaran elektronik (Electronic Payment System), sehingga dapat dilihat gambaran alasan penerimaan sistem pembayaran elektronik pada perusahaan retail secara keseluruhan.

82

DAFTAR PUSTAKA

Bank Indonesia. 2006. “Overview Sistem Pembayaran Nasional di Indonesia”. http://www.bi.go.id/biweb/utama/publikasi/upload/sistem-pembayaran.pdf [19 Februari 2006]. Biro Pusat Statistik. 2004. Statistika Indonesia. Balai Pustaka, Jakarta. Burstiner, I. 1986. Basic Retailing, Second Edition. Irwin, Boston. Dune, P. 2002. Retailing 4th edition. Southwestern, Australia. Dumairy. 1996. Perekonomian Indonesia. Erlangga, Jakarta. Gujarati, D. 1997. Ekonomometrika Dasar. Zain dan Sukarno [penterjemah]. Erlangga, Jakarta. Global Insight. 2003. The Virtuous Circle: Electronic Payments and Economic Growth. Visa International & Global Insight, California. Gosh, A. 1994. Retailing Management, The Den Press 2nd edition. New York University, New York. Grant, R. M. 1983. “Transaction Cost to Retailers of Different Methods of Payment: Results of a Pilot Study”. Managerial and Decision Economics. Volume 4 No.2: 89-96. Hosmer, D.W. dan S. Lemeshow. 1989. Applied Logistic Regression. John Willey Sons, Inc, New York. Humprey, D. B., B. Vale, dan M. Kim, 2001. “Realizing the Gains from Electronic Payments: Costs, Pricing, and Payment Choice”, Journal of Money, Credit and Banking. 33: 216-234. Kang, H. L. 2005. “Electronic Payment System”. http://www.cybercash.com. [4 April 2006]. Kusdiantini, D. 2004. Analisis Strategi Promosi PT. Indomaret Minimarket [Skripsi]. Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Lewison, D. M dan M. W. Delozier. 1982. Retaling. Merril Publishing Company, Columbus, Ohio. Listfield, R dan F. Montes-Negret. 1994. “Modernizing Payment System in Emerging Economies”. World Bank Policy Research Working Paper, 1336.

83

Masassya, E. G. 2001. “Pakai Kartu atau Tunai?”. Investasi Keuangan. [Kompas Online]. http://www.kompas.co.id/kompas cetak.htm. [8 Juli 2001]. Mishkin, F. S. 2001. The Economic of Money Banking, and Financial Markets. Sixth Edition. Addison Wesley Longman: Columbia University, Columbia. Nopirin. 1992. Ekonomi Moneter. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta. Pulungan, Z. 1995. Kecenderungan Siswa SMTA Melanjutkan Pendidikan (Suatu Pendekatan Model Logit dan Probit) [Skripsi]. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Raharja, M. B. 2004. Analisis Tingkat Kepuasan Pelanggan Terhadap Kualitas Pelayanan (Studi Kasus: Rumah Sakit Umum Pasar Rebo, Jakarta) [Skripsi]. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Republik Indonesia. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 3 tahun 2004 tentang Perubahan atas Undang-Undang Nomor 23 Tahun 1999 tentang Bank Indonesia. Schneider, G. P dan J. T. Perry. 2000. Electronic Commerce. Course Technology, United States. Singarimbun, M dan S. Effendi. 1989. Metode Penelitian Survai. Edisi Revisi. LP3S, Jakarta. Simanjuntak, P. J. 1985. Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia. FEUI, Universitas Indonesia, Depok. Supranto. 2004. Ekonometri. Ghalia Indonesia, Jakarta. Susilowati, Y. 2005. Analisis Determinan Jumlah Omset Ritel Modern Di Indonesia Pasca Liberalisasi Perdagangan [Skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor. Suyatno, T., T. D. Marala, dan A. Abdullah. 1994. Kelembagaan Perbankan: Edisi Revisi. STIE Perbanas dan Gramedia, Jakarta. Walpole, R. E. 1982. Pengantar Statistika. Ir. Bambang Sumantri [Penterjemah]. PT. Gramedia, Jakarta. Wardiana, W. 2002. Perkembangan Teknologi Informasi di Indonesia. Di dalam: Seminar dan Pameran Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Komputer Indonesia; Bandung, 9 Juli 2002. Bandung: Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia.

84

LAMPIRAN

85

Lampiran 1. Data Kartu Kredit Obs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

USECC 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0

AGE 20 2 15 0 2 3 0 0 3 2 3 22 9 5 12 1 7 11 5 5 10 39 1 1 8 11 19 17 32 6 46 66 6 34 36 0 26 30 0 0 12 25 28 21 5 0 0 18

REV 3E+08 15000000 90000000 30000000 15000000 9000000 15000000 8E+08 1.5E+08 1E+08 50000000 15000000 1E+08 1.6E+08 2.5E+08 30000000 16000000 4E+08 4.25E+08 20000000 1.5E+09 1.5E+08 75000000 10000000 1.8E+08 50000000 1.6E+09 3E+08 1.2E+08 70000000 2E+08 8000000 3E+09 1E+08 75000000 50000000 75000000 80000000 1.5E+08 75000000 10000000 15000000 2.33E+08 60000000 10000000 9000000 5000000 20000000

STATUS 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1

COMPANY 1 2 1 11 2 10 10 6 11 1 2 2 2 2 5 8 10 2 7 2 6 2 2 2 2 4 5 5 11 4 2 2 3 4 4 5 7 8 9 11 5 1 3 2 10 10 2 2

EMPLY 12 0 5 5 1 2 4 5 7 6 2 1 5 5 7 4 2 5 16 2 3 11 3 2 7 6 11 15 8 15 13 5 19 15 12 2 8 13 6 5 5 2 14 3 7 3 3 4

RURBAN 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0

SECURE 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

86

Lampiran 1. Lanjutan Obs 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93

USECC 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1

AGE 26 12 5 2 9 3 2 8 0 13 3 6 0 6 7 26 7 4 5 6 0 8 4 4 0 13 3 8 4 8 6 13 6 2 2 0 12 12 6 6 17 5 8 3 1

REV 1000000 20000000 25000000 15000000 50000000 75000000 70000000 45000000 30000000 1E+08 1.5E+08 50000000 90000000 1.5E+08 20000000 7500000 50000000 2500000 60000000 25000000 90000000 3.15E+08 50000000 8E+08 50000000 5E+08 40000000 16000000 3000000 1000000 2E+08 1E+08 30000000 20000000 25000000 75000000 1.2E+08 2E+08 10000000 10000000 1E+08 40000000 1E+08 70000000 7.5E+08

STATUS 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0

COMPANY 10 2 4 4 5 10 2 7 2 11 1 8 2 11 4 4 5 2 2 1 2 7 10 5 1 2 2 2 2 3 4 10 11 8 4 1 2 3 4 5 6 10 11 7 4

EMPLY 3 4 2 9 3 7 2 15 3 9 7 5 4 9 4 5 10 3 5 3 5 4 3 14 19 15 4 4 1 12 17 5 12 3 8 15 15 13 6 3 5 5 4 7 15

RURBAN 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

SECURE 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

87

Lampiran 2. Hasil Uji Multikolinearitas Data Kartu Kredit USECC AGE REV STATUS COMPANY EMPLY RURBAN SECURE

USECC 1.000000 -0.095879 0.045841 0.209718 0.020646 0.219310 0.108668 0.602506

AGE -0.095879 1.000000 -0.001177 0.055299 -0.111908 0.209619 -0.092329 -0.108890

REV 0.045841 -0.001177 1.000000 -0.020835 -0.044306 0.369756 -0.027318 0.083805

STATUS 0.209718 0.055299 -0.020835 1.000000 0.183283 0.113562 0.167201 0.126357

COMPANY EMPLY 0.020646 0.219310 -0.111908 0.209619 -0.044306 0.369756 0.183283 0.113562 1.000000 -0.043080 -0.043080 1.000000 -0.100836 -0.068972 0.051789 0.049328

RURBAN 0.108668 -0.092329 -0.027318 0.167201 -0.100836 -0.068972 1.000000 0.170456

SECURE 0.602506 -0.108890 0.083805 0.126357 0.051789 0.049328 0.170456 1.000000

88

Lampiran 3. Hasil Regresi Logistik dan Pereduksian Variabel Kartu Kredit

Hasil Regresi Logistik Kartu Kredit ke-1 Dependent Variable: USECC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 14:20 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE REV STATUS COMPANY EMPLY RURBAN SECURE

-1.732535 -0.017940 -3.63E-10 0.590364 -0.024886 0.107599 -0.031431 3.353034

0.793443 0.024256 7.02E-10 0.594799 0.080040 0.057381 0.538618 0.885173

-2.183567 -0.739609 -0.516739 0.992545 -0.310922 1.875171 -0.058355 3.787999

0.0290 0.4595 0.6053 0.3209 0.7559 0.0608 0.9535 0.0002

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (7 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.430108 0.392025 13.06309 -40.74439 -63.55110 45.61342 1.04E-07 53 40

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.497774 1.048266 1.266125 1.136231 -0.438112 0.358872 93

Hasil Regresi Logistik Kartu Kredit ke-2 Dependent Variable: USECC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 14:20 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE REV STATUS COMPANY EMPLY SECURE

-1.750650 -0.017817 -3.61E-10 0.583934 -0.024176 0.107902 3.347318

0.733322 0.024155 7.01E-10 0.582916 0.079022 0.057257 0.877378

-2.387288 -0.737600 -0.514894 1.001746 -0.305940 1.884513 3.815138

0.0170 0.4608 0.6066 0.3165 0.7597 0.0595 0.0001

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (6 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.430108 0.389678 13.05900 -40.75110 -63.55110 45.60000 3.56E-08 53 40

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.497774 1.026905 1.217531 1.103875 -0.438184 0.358766 93

89

Lampiran 3. Lanjutan

Hasil Regresi Logistik Kartu Kredit ke-3 Dependent Variable: USECC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 14:21 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE REV STATUS EMPLY SECURE

-1.858294 -0.016971 -3.51E-10 0.552286 0.108292 3.343711

0.621646 0.023915 6.98E-10 0.575504 0.056943 0.877090

-2.989314 -0.709605 -0.502836 0.959656 1.901763 3.812279

0.0028 0.4779 0.6151 0.3372 0.0572 0.0001

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (5 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.430108 0.387511 13.06437 -40.78935 -63.55110 45.52350 1.14E-08 53 40

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.497774 1.006223 1.169616 1.072196 -0.438595 0.358165 93

Hasil Regresi Logistik Kartu Kredit ke-4 Dependent Variable: USECC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 14:21 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 9 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE STATUS EMPLY SECURE

-2.250891 -0.020322 0.892824 0.117040 43.56522

0.707191 0.025730 0.645163 0.055392 3.91E+08

-3.182864 -0.789836 1.383874 2.112944 1.11E-07

0.0015 0.4296 0.1664 0.0346 1.0000

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (4 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.430108 0.383057 12.91246 -39.14545 -63.55110 48.81131 6.39E-10 53 40

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.497774 0.949364 1.085526 1.004342 -0.420919 0.384032 93

90

Lampiran 3. Lanjutan

Hasil Regresi Logistik Kartu Kredit ke-5 Dependent Variable: USECC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/21/06 Time: 18:59 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C STATUS EMPLY AGE

-1.385610 0.961303 0.108251 -0.034171

0.539109 0.504884 0.050001 0.022776

-2.570183 1.904009 2.164977 -1.500304

0.0102 0.0569 0.0304 0.1335

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (3 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.430108 0.478479 20.37586 -58.29999 -63.55110 10.50222 0.014746 53 40

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.497774 1.339785 1.448714 1.383767 -0.626882 0.082628 93

Hasil Regresi Logistik Kartu Kredit ke-6 Dependent Variable: USECC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 14:23 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C STATUS EMPLY

-1.545966 0.903370 0.089026

0.532079 0.495609 0.046595

-2.905520 1.822748 1.910646

0.0037 0.0683 0.0561

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (2 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.430108 0.481327 20.85080 -59.55682 -63.55110 7.988575 0.018421 53 40

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.497774 1.345308 1.427005 1.378295 -0.640396 0.062852 93

91

Lampiran 4. Data Kartu Debet Obs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

USEDC 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0

AGE 20 2 15 0 2 3 0 0 3 2 3 22 9 1 5 12 1 7 11 5 5 10 39 1 1 8 11 19 17 32 6 46 66 6 34 36 0 26 30 0 0 12 25 28 21 5 0 0

REV 3E+08 15000000 90000000 30000000 15000000 9000000 15000000 8E+08 1.5E+08 1E+08 50000000 15000000 1E+08 7.5E+08 1.6E+08 2.5E+08 30000000 16000000 4E+08 4.25E+08 20000000 1.5E+09 1.5E+08 75000000 10000000 1.8E+08 50000000 1.6E+09 3E+08 1.2E+08 70000000 2E+08 8000000 3E+09 1E+08 75000000 50000000 75000000 80000000 1.5E+08 75000000 10000000 15000000 2.33E+08 60000000 10000000 9000000 5000000

STATUS 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1

COMPANY 1 2 1 11 2 10 10 6 11 1 2 2 2 4 2 5 8 10 2 7 2 6 2 2 2 2 4 5 5 11 4 2 2 3 4 4 5 7 8 9 11 5 1 3 2 10 10 2

EMPLY 12 0 5 5 1 2 4 5 7 6 2 1 5 15 5 7 4 2 5 16 2 3 11 3 2 7 6 11 15 8 15 13 5 19 15 12 2 8 13 6 5 5 2 14 3 7 3 3

RURBAN 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1

SECURE 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

92

Lampiran 4. Lanjutan Obs 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93

USEDC 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1

AGE 18 26 12 5 2 9 3 2 8 0 13 3 6 0 6 7 26 7 4 5 6 0 8 4 4 0 13 3 8 4 8 6 13 6 2 2 0 12 12 6 6 17 5 8 3

REV 20000000 1000000 20000000 25000000 15000000 50000000 75000000 70000000 45000000 30000000 1E+08 1.5E+08 50000000 90000000 1.5E+08 20000000 7500000 50000000 2500000 60000000 25000000 90000000 3.15E+08 50000000 8E+08 50000000 5E+08 40000000 16000000 3000000 1000000 2E+08 1E+08 30000000 20000000 25000000 75000000 1.2E+08 2E+08 10000000 10000000 1E+08 40000000 1E+08 70000000

STATUS 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0

COMPANY 2 10 2 4 4 5 10 2 7 2 11 1 8 2 11 4 4 5 2 2 1 2 7 10 5 1 2 2 2 2 3 4 10 11 8 4 1 2 3 4 5 6 10 11 7

EMPLY 4 3 4 2 9 3 7 2 15 3 9 7 5 4 9 4 5 10 3 5 3 5 4 3 14 19 15 4 4 1 12 17 5 12 3 8 15 15 13 6 3 5 5 4 7

RURBAN 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

SECURE 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

93

Lampiran 5. Hasil Uji Multikolinearitas Data Kartu Debet USEDC AGE REV STATUS COMPANY EMPLY RURBAN SECURE

USEDC 1.000000 -0.081165 0.054670 0.195746 0.026422 0.210400 0.132526 0.615911

AGE -0.081165 1.000000 -0.001177 0.055299 -0.111908 0.209619 -0.092329 -0.117979

REV 0.054670 -0.001177 1.000000 -0.020835 -0.044306 0.369756 -0.027318 0.054549

STATUS COMPANY EMPLY 0.195746 0.026422 0.210400 0.055299 -0.111908 0.209619 -0.020835 -0.044306 0.369756 1.000000 0.183283 0.113562 0.183283 1.000000 -0.043080 0.113562 -0.043080 1.000000 0.167201 -0.100836 -0.068972 -0.043131 -0.019040 0.021726

RURBAN 0.132526 -0.092329 -0.027318 0.167201 -0.100836 -0.068972 1.000000 0.117964

SECURE 0.615911 -0.117979 0.054549 -0.043131 -0.019040 0.021726 0.117964 1.000000

94

Lampiran 6. Hasil Regresi Logistik dan Pereduksian Variabel Kartu Debet

Hasil Regresi Logistik Kartu Debet ke-1 Dependent Variable: USEDC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 13:22 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE REV STATUS COMPANY EMPLY RURBAN SECURE

-2.325274 -0.011355 -1.67E-10 0.911575 0.004639 0.099400 0.174654 3.542568

0.880734 0.025068 7.01E-10 0.639467 0.081896 0.060524 0.533988 0.892695

-2.640155 -0.452967 -0.238025 1.425523 0.056647 1.642314 0.327075 3.968396

0.0083 0.6506 0.8119 0.1540 0.9548 0.1005 0.7436 0.0001

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (7 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.419355 0.375064 11.95718 -37.75159 -63.24771 50.99224 9.22E-09 54 39

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.496128 0.983905 1.201763 1.071870 -0.405931 0.403115 93

Hasil Regresi Logistik Kartu Debet ke-2 Dependent Variable: USEDC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 13:23 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE REV STATUS EMPLY RURBAN SECURE

-2.302207 -0.011539 -1.69E-10 0.918535 0.099290 0.170160 3.542327

0.747047 0.024576 7.00E-10 0.634308 0.060417 0.528931 0.888873

-3.081744 -0.469529 -0.241255 1.448091 1.643416 0.321706 3.985190

0.0021 0.6387 0.8094 0.1476 0.1003 0.7477 0.0001

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (6 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.419355 0.372920 11.95995 -37.76181 -63.24771 50.97181 3.00E-09 54 39

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.496128 0.962619 1.153245 1.039589 -0.406041 0.402954 93

95

Lampiran 6. Lanjutan

Hasil Regresi Logistik Kartu Debet ke-3 Dependent Variable: USEDC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 13:23 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 9 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE STATUS EMPLY RURBAN SECURE

-4.175421 -0.015258 2.475496 0.151846 0.229856 44.89441

1.250547 0.028374 1.114862 0.064111 0.610808 3.59E+08

-3.338877 -0.537754 2.220451 2.368480 0.376315 1.25E-07

0.0008 0.5907 0.0264 0.0179 0.7067 1.0000

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (5 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.419355 0.359960 11.27270 -34.14887 -63.24771 58.19768 2.86E-11 54 39

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.496128 0.863417 1.026810 0.929390 -0.367192 0.460077 93

Hasil Regresi Logistik Kartu Debet ke-4 Dependent Variable: USEDC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 13:24 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE STATUS EMPLY RURBAN

-1.630686 -0.028653 0.797642 0.106702 0.498755

0.592813 0.022704 0.508569 0.050175 0.455817

-2.750760 -1.262009 1.568406 2.126597 1.094200

0.0059 0.2069 0.1168 0.0335 0.2739

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (4 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.419355 0.480141 20.28713 -58.11655 -63.24771 10.26232 0.036233 54 39

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.496128 1.357345 1.493506 1.412323 -0.624909 0.081128 93

96

Lampiran 6. Lanjutan

Hasil Regresi Logistik Kartu Debet ke-5 Dependent Variable: USEDC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 13:24 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE STATUS EMPLY

-1.373249 -0.029415 0.884297 0.101061

0.536808 0.022311 0.502000 0.049167

-2.558175 -1.318390 1.761547 2.055471

0.0105 0.1874 0.0781 0.0398

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (3 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.419355 0.480719 20.56708 -58.72131 -63.24771 9.052803 0.028597 54 39

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.496128 1.348845 1.457774 1.392828 -0.631412 0.071566 93

Hasil Regresi Logistik Kartu Debet ke-6 Dependent Variable: USEDC Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 13:25 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C STATUS EMPLY

-1.518708 0.839526 0.085056

0.529563 0.494857 0.046319

-2.867849 1.696502 1.836324

0.0041 0.0898 0.0663

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (2 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.419355 0.482035 20.91223 -59.67923 -63.24771 7.136954 0.028199 54 39

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.496128 1.347940 1.429637 1.380927 -0.641712 0.056421 93

97

Lampiran 7. Data Transfer Bank Obs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

USETB 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0

AGE 20 2 15 0 2 3 0 0 3 2 3 22 9 1 5 12 1 7 11 5 5 10 39 1 1 8 11 19 17 32 6 34 36 0 26 30 0 0 12 25 28 21 5 0 0 18 26 12

REV 3E+08 15000000 90000000 30000000 15000000 9000000 15000000 8E+08 1.5E+08 1E+08 50000000 15000000 1E+08 7.5E+08 1.6E+08 2.5E+08 30000000 16000000 4E+08 4.25E+08 20000000 1.5E+09 1.5E+08 75000000 10000000 1.8E+08 50000000 1.6E+09 3E+08 1.2E+08 70000000 1E+08 75000000 50000000 75000000 80000000 1.5E+08 75000000 10000000 15000000 2.33E+08 60000000 10000000 9000000 5000000 20000000 1000000 20000000

STATUS 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

COMPANY 1 2 1 11 2 10 10 6 11 1 2 2 2 4 2 5 8 10 2 7 2 6 2 2 2 2 4 5 5 11 4 4 4 5 7 8 9 11 5 1 3 2 10 10 2 2 10 2

EMPLY 12 0 5 5 1 2 4 5 7 6 2 1 5 15 5 7 4 2 5 16 2 3 11 3 2 7 6 11 15 8 15 15 12 2 8 13 6 5 5 2 14 3 7 3 3 4 3 4

RURBAN 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0

SECURE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0

98

Lampiran 7. Lanjutan Obs 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93

USETB 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0

AGE 5 2 9 3 2 8 0 13 3 6 0 6 7 26 7 4 5 6 0 8 4 4 0 13 3 8 4 8 6 13 6 2 2 0 12 12 6 6 17 5 8 3 46 66 6

REV 25000000 15000000 50000000 75000000 70000000 45000000 30000000 1E+08 1.5E+08 50000000 90000000 1.5E+08 20000000 7500000 50000000 2500000 60000000 25000000 90000000 3.15E+08 50000000 8E+08 50000000 5E+08 40000000 16000000 3000000 1000000 2E+08 1E+08 30000000 20000000 25000000 75000000 1.2E+08 2E+08 10000000 10000000 1E+08 40000000 1E+08 70000000 2E+08 8000000 3E+09

STATUS 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0

COMPANY 4 4 5 10 2 7 2 11 1 8 2 11 4 4 5 2 2 1 2 7 10 5 1 2 2 2 2 3 4 10 11 8 4 1 2 3 4 5 6 10 11 7 2 2 3

EMPLY 2 9 3 7 2 15 3 9 7 5 4 9 4 5 10 3 5 3 5 4 3 14 19 15 4 4 1 12 17 5 12 3 8 15 15 13 6 3 5 5 4 7 13 5 19

RURBAN 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

SECURE 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1

99

Lampiran 8. Hasil Uji Multikolinearitas Data Transfer Bank USETB AGE REV STATUS COMPANY EMPLY RURBAN SECURE

USETB 1.000000 -0.059146 0.051403 0.072921 -0.041129 0.225125 0.048800 0.654275

AGE -0.059146 1.000000 -0.001177 0.055299 -0.111908 0.209619 -0.092329 -0.012470

REV 0.051403 -0.001177 1.000000 -0.020835 -0.044306 0.369756 -0.027318 0.187753

STATUS 0.072921 0.055299 -0.020835 1.000000 0.183283 0.113562 0.167201 0.116856

COMPANY -0.041129 -0.111908 -0.044306 0.183283 1.000000 -0.043080 -0.100836 -0.045208

EMPLY 0.225125 0.209619 0.369756 0.113562 -0.043080 1.000000 -0.068972 0.269297

RURBAN 0.048800 -0.092329 -0.027318 0.167201 -0.100836 -0.068972 1.000000 -0.018275

SECURE 0.654275 -0.012470 0.187753 0.116856 -0.045208 0.269297 -0.018275 1.000000

100

Lampiran 9. Hasil Regresi Logistik dan Pereduksian Variabel Transfer Bank

Hasil Regresi Logistik Transfer Bank ke-1 Dependent Variable: USETB Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 13:53 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE REV STATUS COMPANY EMPLY RURBAN SECURE

-1.426173 -0.012516 -7.30E-10 -0.086666 -0.006247 0.051911 0.274092 3.564837

0.784207 0.025120 7.47E-10 0.590769 0.079868 0.064412 0.563760 0.822509

-1.818617 -0.498258 -0.977374 -0.146700 -0.078214 0.805932 0.486186 4.334102

0.0690 0.6183 0.3284 0.8834 0.9377 0.4203 0.6268 0.0000

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (7 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.397849 0.380806 12.32614 -39.40298 -62.50810 46.21022 7.96E-08 56 37

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.492107 1.019419 1.237277 1.107384 -0.423688 0.369634 93

Hasil Regresi Logistik Transfer Bank ke-2 Dependent Variable: USETB Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/20/06 Time: 13:53 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE REV STATUS EMPLY RURBAN SECURE

-1.457451 -0.012257 -7.28E-10 -0.096626 0.052006 0.280493 3.568023

0.676243 0.024998 7.46E-10 0.578394 0.064439 0.557536 0.822003

-2.155218 -0.490328 -0.976172 -0.167059 0.807066 0.503095 4.340644

0.0311 0.6239 0.3290 0.8673 0.4196 0.6149 0.0000

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (6 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.397849 0.378645 12.33001 -39.40799 -62.50810 46.20021 2.70E-08 56 37

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.492107 0.998021 1.188647 1.074991 -0.423742 0.369554 93

101

Lampiran 9. Lanjutan

Hasil Regresi Logistik Transfer Bank ke-3 Dependent Variable: USETB Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/21/06 Time: 20:01 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE REV EMPLY RURBAN SECURE

-1.505483 -0.012414 -7.12E-10 0.050929 0.264527 3.557811

0.619099 0.025047 7.35E-10 0.064120 0.548914 0.819621

-2.431733 -0.495616 -0.969163 0.794273 0.481910 4.340798

0.0150 0.6202 0.3325 0.4270 0.6299 0.0000

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (5 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.397849 0.376757 12.34929 -39.43873 -62.50810 46.13874 8.51E-09 56 37

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.492107 0.977177 1.140570 1.043151 -0.424072 0.369062 93

Hasil Regresi Logistik Transfer Bank ke-4 Dependent Variable: USETB Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/21/06 Time: 20:02 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C AGE REV EMPLY SECURE

-1.340730 -0.013445 -7.35E-10 0.049179 3.557456

0.492591 0.024630 7.46E-10 0.063861 0.820711

-2.721792 -0.545871 -0.984838 0.770092 4.334602

0.0065 0.5852 0.3247 0.4412 0.0000

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (4 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.397849 0.375516 12.40906 -39.67296 -62.50810 45.67026 2.88E-09 56 37

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.492107 0.960709 1.096870 1.015687 -0.426591 0.365315 93

102

Lampiran 9. Lanjutan

Hasil Regresi Logistik Transfer Bank ke-5 Dependent Variable: USETB Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/21/06 Time: 20:03 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C REV EMPLY SECURE

-1.425474 -6.90E-10 0.040092 3.584250

0.476504 7.36E-10 0.061718 0.823600

-2.991528 -0.937711 0.649601 4.351933

0.0028 0.3484 0.5159 0.0000

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (3 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.397849 0.375562 12.55315 -40.00956 -62.50810 44.99708 9.27E-10 56 37

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.492107 0.946442 1.055371 0.990425 -0.430210 0.359930 93

Hasil Regresi Logistik Transfer Bank ke-6 Dependent Variable: USETB Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/21/06 Time: 20:03 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 3 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C REV SECURE

-1.199523 -5.23E-10 3.677589

0.297768 6.83E-10 0.823288

-4.028382 -0.766338 4.466955

0.0001 0.4435 0.0000

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (2 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.397849 0.375708 12.70407 -40.42756 -62.50810 44.16108 2.57E-10 56 37

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.492107 0.933926 1.015623 0.966913 -0.434705 0.353243 93

103

Lampiran 9. Lanjutan

Hasil Regresi Logistik Transfer Bank ke-7 Dependent Variable: USETB Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 06/21/06 Time: 20:03 Sample: 1 93 Included observations: 93 Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable

Coefficient

Std. Error

z-Statistic

Prob.

C SECURE

-1.299283 4.390325

0.291288 1.063157

-4.460481 4.129517

0.0000 0.0000

Mean dependent var S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Restr. log likelihood LR statistic (1 df) Probability(LR stat) Obs with Dep=0 Obs with Dep=1

0.397849 0.374199 12.74224 -40.48402 -62.50810 44.04815 3.20E-11 56 37

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Avg. log likelihood McFadden R-squared Total obs

0.492107 0.913635 0.968099 0.935626 -0.435312 0.352340 93